반응형 Deep Learning3 [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] 크로스 엔트로피(Cross Entropy)의 이해와 비교 분석 🔍 크로스 엔트로피란 무엇인가요? 🤔 머신러닝과 딥러닝에서 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 손실 함수(loss function) 중 하나인 크로스 엔트로피에 대해 알아보겠습니다. 크로스 엔트로피는 모델이 예측한 확률 분포와 실제 레이블의 확률 분포 사이의 차이를 측정합니다. 🎯 모델의 예측이 실제와 얼마나 잘 맞는지를 수치화하여, 모델 학습에 중요한 역할을 합니다. Binary Cross Entropy와 Categorical Crossentropy 비교 📊 Binary Cross Entropy (이진 크로스 엔트로피) 🔄 적용 상황: 두 개의 클래스(예: 0 또는 1, 참 또는 거짓)를 구분하는 이진 분류 문제에 사용됩니다. 계산 방법: 실제 레이블과 예측 확률 사이의 차이를 계산합니다. 레이블이 1인 .. 2024. 2. 14. 이전 1 다음 반응형
