transformer (1) 썸네일형 리스트형 [인공지능] 트랜스포머(Transformer)란 무엇인가? Transformer는 자연어 처리(NLP)와 기타 시퀀스 기반의 작업에서 주로 사용되는 딥러닝 모델의 일종입니다. 2017년 구글의 연구팀이 발표한 논문 "Attention is All You Need"에서 처음 소개되었습니다. Transformer는 그 이전에 주로 사용되던 순환 신경망(RNN)과 장단기 기억 네트워크(LSTM)의 한계를 극복하기 위해 설계되었습니다.Transformer의 주요 구성 요소 Self-Attention Mechanism (자기 주의 메커니즘): 입력 시퀀스의 각 요소가 다른 모든 요소들과의 관계를 학습하여 중요한 정보를 선택적으로 집중할 수 있게 합니다. 이 메커니즘 덕분에 Transformer는 병렬 처리가 가능하며, 긴 시퀀스의 입력에서도 효과적으로 학습할 수 있습니다.. 이전 1 다음
