seq2seq (1) 썸네일형 리스트형 어텐션(Attention)과 트랜스포머 (1) 13.1 Seq2seq: 번역에서 시작한 딥러닝 기법 seq2seq: 일련의 단어들이 들어오고 이를 이용해서 다시 일련의 단어들을 생성해야 하는 문제 seq2seq 문제에 적용할 수 있는 가장 단순한 딥러닝 모형은 RNN 모형은 인코더와 디코더로 이루어짐 13.2 어텐션을 이용한 성능의 향상 컨텍스트 벡터: 추가된 부분의 인코더 윗부분, 예측에 가장 많은 영향을 미치는 단어에 대한 정보가 담겨 있음 어텐션 메커니즘은 번역의 성능을 향상시킨 결정적인 발견 중 하나 ※ 해당 내용은 의 내용을 토대로 학습하며 정리한 내용입니다. 이전 1 다음
