어텐션 메커니즘1 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. 이전 1 다음
