트랜스포머6 [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. 이전 1 2 다음
