반응형 AI/ML & DL44 [Deep Learning] Self-Attention 메커니즘 이해하기 📘🤖 딥러닝의 발전으로 인해 자연어 처리(NLP)와 같은 분야에서 혁신적인 모델들이 등장하고 있습니다. 그 중에서도 트랜스포머(Transformer) 모델은 self-attention 메커니즘을 통해 놀라운 성능을 보여주고 있습니다. 이번 포스트에서는 self-attention의 기본 개념과 원리를 설명하고, 그 중요성을 살펴보겠습니다. 1. Self-Attention의 기본 개념 🧠Self-Attention은 입력 시퀀스의 각 요소가 다른 모든 요소와 상호작용하여 중요한 정보를 학습할 수 있게 하는 메커니즘입니다. 이는 각 단어(토큰)가 문맥(context)을 이해하고, 해당 문맥 내에서 자신이 얼마나 중요한지를 결정할 수 있게 합니다.입력 시퀀스: 예를 들어, 문장 "The cat sat on the m.. 2024. 6. 13. [Deep Learning] LSTM (Long Short-Term Memory) 이해하기 📘🤖 RNN (Recurrent Neural Network)은 순차적 데이터를 처리하는 데 강력한 도구이지만, 긴 시퀀스를 처리할 때 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제에 취약합니다. 이를 해결하기 위해 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크가 제안되었습니다. 이번 포스트에서는 LSTM의 기본 개념과 원리를 설명하고, 간단한 예제를 통해 LSTM이 어떻게 동작하는지 알아보겠습니다. 1. LSTM의 기본 개념 🧠LSTM은 RNN의 한 종류로, 긴 시퀀스에서도 효과적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다. LSTM은 셀 상태(cell state)와 게이트(gate) 메커니즘을 통해 중요한 정보를 오랜 기간 동안 유지할 수 있습니다.셀 상태 (Cell State): 셀 상태.. 2024. 6. 12. [Deep Learning] 딥러닝 RNN (Recurrent Neural Network)의 기초 이해하기 딥러닝 분야에서 RNN (Recurrent Neural Network)은 시계열 데이터나 자연어 처리(NLP)와 같은 연속적인 데이터를 다루는 데 필수적인 도구입니다. 이번 포스트에서는 RNN의 기본 개념과 원리를 중심으로 설명하고, 간단한 예제를 통해 이해를 돕겠습니다. 1. RNN의 기본 개념RNN은 이전 시점의 정보를 현재 시점의 계산에 반영할 수 있는 순환 구조를 가진 신경망입니다. 이는 연속된 데이터 처리에 매우 유용하며, 과거의 정보를 기억하고 활용할 수 있는 능력을 제공합니다.순환 구조: RNN은 은닉층의 출력이 다시 입력으로 사용되는 순환 구조를 가집니다. 이를 통해 시퀀스 데이터에서 이전 시점의 정보가 반영될 수 있습니다.은닉 상태: 각 시점의 은닉 상태는 이전 시점의 은닉 상태와 현재 .. 2024. 6. 11. [Deep Learning] 딥러닝 다중 라벨 분류의 손실 함수: Binary Cross-Entropy 머신러닝에서는 다양한 분류 문제가 있습니다. 그 중 하나는 **다중 라벨 분류(Multi-Label Classification)**입니다. 다중 라벨 분류는 하나의 데이터 포인트가 여러 개의 라벨에 속할 수 있는 문제를 말합니다. 예를 들어, 하나의 사진이 '고양이', '실내', '밤' 등 여러 라벨을 가질 수 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 적절한 손실 함수가 필요합니다. 이번 글에서는 다중 라벨 분류에서 자주 사용되는 Binary Cross-Entropy (BCE) 손실 함수에 대해 알아보겠습니다. Binary Cross-Entropy 손실 함수는 다중 라벨 분류에서 각 라벨을 독립적으로 처리하여 손실을 계산합니다. 각 라벨에 대해 0 또는 1을 예측하며, 각 라벨의 예측 확률과 실제 라.. 2024. 5. 31. 이전 1 2 3 4 ··· 11 다음 반응형
