딥러닝60 Seq2Seq의 5가지 활용 방법, 어디에 활용될까? 자연어 처리(NLP) 영역에서 Seq2Seq 모델은 언어 이해와 생성의 강력한 아키텍처로 자리 잡았는데요. 원래 기계 번역 작업을 위해 도입된 Seq2Seq는 초기 애플리케이션을 뛰어넘어 챗봇 및 텍스트 요약부터 질문 답변 및 감정 분석에 이르기까지 다양한 NLP 영역의 기본이 되었습니다. 시계열 데이터 변환 프레임워크이기도 한 Seq2Seq이 어디에 활용되는지 알아보도록 하겠습니다. 1. 기계 번역Seq2seq 모델은 시스템이 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 놀랄 만큼 정확하게 번역할 수 있도록 합니다. 지금의 기계 번역에 근간이 되었습니다. 소스 언어 문장을 고정 길이 벡터 표현으로 인코딩하고 이를 대상 언어로 디코딩함으로써 Seq2Seq 모델은 교차 언어 통신에 더 쉽게 접근하고 효율적으로 .. 2024. 5. 14. 어텐션 메커니즘(Attention mechanism) 아이디어와 종류 요즘 등장하는 모델들의 주를 이루고 있는 어텐션 메커니즘에 대해 이야기해보겠습니다. 딥러닝 영역에서 어텐션 모델은 전체 입력 시퀀스를 한꺼번에 처리하는 대신 신경망이 입력 데이터의 특정 부분에 집중하는 메커니즘입니다. 이 메커니즘은 쓸데없는 요소를 무시하고 특정 요소에만 선택적으로 집중하는 인간의 능력을 모방한 것입니다. 기계 번역이나 텍스트 요약과 같은 자연어 처리(NLP) 작업에서 Attention 모델이 특히 유용한 것으로 입증되었습니다. 문장의 각 단어나 토큰을 동일하게 처리하는 대신 어텐션 메커니즘을 통해 모델은 입력 시퀀스의 다양한 부분에 다양한 중요도를 할당할 수 있습니다. 이는 모델이 관련 콘텍스트와 종속성을 보다 효과적으로 학습하는 데 도움이 되므로 긴 시퀀스를 처리할 때 특히 유용합니.. 2024. 5. 9. Seq2Seq 모델의 원리와 특징이 무엇일까? Seq2Seq(Sequence-to-Sequence) 모델은 기계 번역, 챗봇, 요약 등 시퀀스 데이터를 입력으로 받아 다른 시퀀스 데이터를 출력하는 데 사용되는 인공 신경망 모델입니다. 이 모델은 대표적으로 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조를 기반으로 하는데요. 이글에서는 원리, 특징, 문제점을 알아보고 RNN과 어떻게 다른지를 살펴보겠습니다. Seq2Seq 원리Seq2Seq은 sequence to sequence의 줄입말입니다. '싯투싯'이라고 읽기도 합니다. 이름에서 알 수 있듯이 시계열에 또 다른 시계열로 변환한다는 의미입니다. 이미 말했지만 seq2seq를 Encoder-Decoder 구조입니다. Encoder는 입력 데이터를 인코딩하고, Decoder는 인코딩 된 데이터를.. 2024. 5. 8. 가중치 공유를 하는 이유 가중치 공유(Weight sharing)는 딥러닝에서 유용한 기술 중 하나인데요. 가중치 공유가 어떤 이점이 있어서 하는 것이지 하는 생각이 듭니다. 또 가중치 공유는 하고 싶을 때 언제나 가능한가? 물론 몇 가지 조건이 있습니다. 이 글에서는 동일한 가중치를 공유하여 모델 성능에 어떻게 도움이 되는지 알아보도록 하겠습니다. 가중치 공유란언어 모델을 개선하는 아주 간단한 개선 방법으로 두 계층이 가중치를 공유하는 방법이 있습니다. 학습하는 매개변수 수가 크게 줄이고, 정확도도 향상할 수 있습니다. 가중치 공유를 LSTM 언어모델 구현 관점에서 이야기 해보겠습니다. V : 어휘 수H : LSTM의 은닉 상태의 차원 수V×H : Embedding 계층의 가중치 형상H×V : Affine 계층의 가중치 .. 2024. 5. 7. GRU 성능 분석 및 특장점 기존 RNN은 그래디언트 소멸과 같은 문제로 인해 장거리 종속성을 해결하는 기능이 떨어졌습니다. 그래서 LSTM이라는 모델이 등장했죠. 그런데 LSTM은 복잡한 아키텍처를 가지고 있죠. 이 글은 LSTM의 이러한 단점을 대부분 해결하는 하나의 변형된 아키텍처인 Gated Recurrent Unit(GRU)에 대해 이야기해 보도록 하겠습니다. 한기지 재미있는 것은 이 유명한 논문이 한국의 조경현 박사 외 연구진이 개발했다는 사실입니다. 이 논문 2014년에 발표했고 논문 제목은 Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation 입니다. RNN encoder-decoder 구조를 제시하.. 2024. 5. 1. LSTM 모델의 의미와 장단점 LSTM 모델에 대해 아래와 같이 이전 글에서 살펴 보았는데요. 이번 글에서는 LSTM 모델이 가지는 의미와 장단점에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 2024.04.15 - [딥러닝] - LSTM의 배경 및 구조, 핵심 아이디어2024.04.22 - [딥러닝] - LSTM의 Cell State 특징 및 원리2024.04.23 - [딥러닝] - LSTM의 3개의 Gate 특징 및 설명 LSTM의 의미 LSTM의 핵심 의미는 시계열 데이터에서 기울기 소실이 일어나지 않는 방식이라는 것입니다. 매번 새로운 Gate 값을 이용하므로 곱셈의 효과가 누적되지 않기 때문입니다. 그런데 이 원리는 어디서 들은 듯한 이야기 아닌가요? 바로 ResNet의 residual 아이디어가 생각납니다. LSTM의 Cell state.. 2024. 4. 25. LSTM의 3개의 Gate 특징 및 설명 LSTM의 Cell state의 특징 및 원리에서 간단하게 Gate가 어떤 역할을 통해 처리되는지 절차를 알아봤습니다. 이번 글에서는 각각의 Gate의 특징과 더 자세한 설명으로 구성했습니다. 먼저 Forget Gate부터 살펴보겠습니다. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); Forget Gate우선 forget gate는 과거에서 넘어온 정보 중에 불필요하다고 여겨지는 데이터들을 제거해 주는 역할을 합니다. LSTM의 첫 단계는 cell state로부터 어떤 정보를 버릴 것인지를 결정하는 것부터 시작합니다. 이 작업은 Sigmoid 함수를 통해 얻어진 0~1 사이의 가중치를 곱하는 방식으로 수행됩니다. 이 단계에서.. 2024. 4. 23. LSTM의 Cell State 특징 및 원리 이전 글에서 LSTM의 배경과 구조에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 LSTM의 핵심 아이디어인 Cell State의 특징 및 원리에 대해서 알아보도록 하겠습니다. Cell State 기능 및 원리 Cell state를 쉽게 설명하기 위해 비유하자면 일종의 컨베이어 벨트와 같다습니다. 정보가 계속 전달되는 Chain으로 이뤄진 컨베이어 벨트이죠. 전체 Chain을 따라 가다보면, 몇몇은 작은 선형 상호작용이 일어나기도 합니다. 이러한 방식은 원래의 정보는 변하지 않으며서, 그냥 흘러가기가 매우 쉬운 방식이라는 이점이 있습니다. 이는 시계열 데이터의 약점인 오래된 데이터에 대한 '기억 상실'인 정보 전달을 할 수 없는 문제를 개선해 줍니다. 그림에서 볼 수 있듯이 Long Term에 대해 '기울기 소실.. 2024. 4. 22. LSTM의 배경 및 구조, 핵심 아이디어 LSTM(Long Short-Term Memory)의 아키텍처를 처음 봤을 때 ‘이런 복잡한 아키텍처도 있나?!’ 하는 생각을 했습니다. 각각의 기능들은 또 무슨 의미이지 궁금했었죠. 하지만 각각의 의미를 알고 나니 기발한 수학적 발상이었다는 것이 느껴지더라고요. 그리고 시계열 데이터의 장기 기억에 대한 기존 RNN의 한계를 극복하도록 설계되었다는 사실을 알게 됐죠. 그러면 LSTM 모델의 왜 등장했는지 배경부터 살펴볼까요? LSTM 배경 1. RNN의 문제점 RNN은 시계열 데이터에서 주로 사용된다는 것을 배웠습니다. 그런데 시간이 지남에 따라(long term) 기울기가 극도로 작어져 과거 시간 단계의 정보를 잊어버리는 문제가 있었습니다. 바로 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제로 .. 2024. 4. 15. 이전 1 2 3 4 ··· 7 다음
