반응형 AI 공부101 [Transformer] 트랜스포머 포지셔널 인코딩 (Positional Encoding) 쉽게 설명하기 📏 안녕하세요! 오늘은 Transformer 모델에서 사용하는 포지셔널 인코딩에 대해 쉽게 설명해드리겠습니다. 포지셔널 인코딩은 Transformer 모델이 입력된 단어들의 순서를 이해할 수 있도록 도와주는 중요한 개념입니다.포지셔널 인코딩이 필요한 이유 🤔기존의 순환 신경망(RNN)이나 LSTM 모델은 단어의 순서를 자연스럽게 이해할 수 있습니다. 왜냐하면 이 모델들은 단어들을 순차적으로 처리하기 때문입니다. 하지만 Transformer 모델은 병렬 처리가 가능하도록 설계되어 있어서 단어의 순서 정보를 따로 제공해줘야 합니다. 그렇지 않으면 단어들의 순서를 알 수 없게 됩니다.포지셔널 인코딩이란? 📐포지셔널 인코딩은 각 단어 벡터에 위치 정보를 더해주는 방식입니다. 이 정보를 통해 모델은 각 단어가 문.. 2024. 5. 30. [Transformer] Transformer 트랜스포머 모델: 인코더와 디코더의 자세한 순서별 설명 📚 안녕하세요! 오늘은 AI와 딥러닝의 중요한 논문인 "Attention Is All You Need"에 대해 쉽게 설명해드리겠습니다. 이 논문은 2017년에 Google Brain 팀이 발표한 것으로, 딥러닝에서 사용하는 모델인 Transformer를 소개합니다. 🤖📚 1. 문제점 해결 💡이전에는 기계 번역이나 텍스트 생성과 같은 작업에 주로 **순환 신경망(RNN)**이나 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이 사용되었습니다. 하지만 이런 모델들은 다음과 같은 문제점이 있었습니다:연산 속도 느림: RNN과 LSTM은 순차적으로 데이터를 처리하기 때문에 병렬 처리가 어렵습니다.긴 문장 처리 어려움: 긴 문장에서 멀리 떨어진 단어들 간의 관계를 이해하는 데 어려움을 겪습니다.2... 2024. 5. 29. [Deep Learning] 단어 임베딩 Word Embeddings: 자연어 처리의 핵심 기술과 예제 현대 자연어 처리(NLP) 기술에서 단어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 표현하는 것은 매우 중요합니다. 단어 표현(Word Representation)과 단어 임베딩(Word Embeddings)은 이러한 문제를 해결하는 핵심 기술입니다. 이 글에서는 단어 표현과 단어 임베딩의 개념, 그 필요성, 그리고 다양한 방법론에 대해 쉽게 설명하고, 예제와 코딩 예제를 포함하여 소개하겠습니다. 단어 표현(Word Representation)단어 표현은 단어를 숫자나 벡터와 같은 기계가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정입니다. 초기에는 단순한 단어 빈도(count-based) 방법이 사용되었으나, 이는 단어 간의 문맥적 의미를 잘 반영하지 못했습니다. 😔예제 📚단어 빈도: "apple"이 3번 등장, .. 2024. 5. 28. [Deep Learning] 트리거 워드 감지 알고리즘: 시리, 알렉사와 같은 가상 비서의 핵심 기술 트리거 워드 감지 알고리즘은 텍스트 데이터에서 특정 단어나 구를 찾아내는 기술입니다. 이 알고리즘은 다양한 분야에서 사용될 수 있으며, 예를 들어, 고객 서비스에서 중요한 키워드를 감지하여 빠르게 대응하거나, 소셜 미디어에서 부정적인 댓글을 자동으로 필터링하는 데 활용됩니다. 이 글에서는 트리거 워드 감지 알고리즘의 원리와 이를 구현하는 방법을 쉽게 설명하겠습니다. Trigger Word Algorithm?트리거 워드 감지 알고리즘의 기본 원리 트리거 워드 감지 알고리즘은 특정 단어 또는 구를 텍스트에서 검색하고 식별하는 과정을 포함합니다. 이는 주로 문자열 검색 알고리즘을 사용하여 구현되며, 정규 표현식이나 패턴 매칭 기술이 자주 사용됩니다.트리거 워드 리스트 구성 먼저 감지하고자 하는 트리거 워드 .. 2024. 5. 27. 이전 1 ··· 9 10 11 12 13 14 15 ··· 26 다음 반응형
