트랜스포머 (1) 썸네일형 리스트형 어텐션(Attention)과 트랜스포머 (2) 13.3 셀프 어텐션(Self-attention)과 트랜스포머 13.3.1 셀프 어텐션의 이해 셀프 어텐션의 목적은 문장 내에서 단어 간 영향을 표현하는 것 어떤 단어를 벡터로 임베딩할 때, 그 단어에 영향을 미치는 다른 단어들의 정보를 함께 인코딩하고 싶은 것 각 단어들에 대해 그 단어에 영향을 미치는 단어들의 정보를 선별해 자신에게 축적 이 경우 각 단어가 모두 자신에게 오는 어텐션에 대한 정보를 갖고 있으므로 RNN 혹은 LSTM에 기반한 seq2seq 모형과는 달리 어느 한 벡터가 전체 문맥에 대한 정보를 축적하고 있지는 않음 13.3.2 트랜스포머의 구조 현재 딥러닝을 이용한 자연어 처리 모형의 정점 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Trans.. 이전 1 다음
