자연어 처리 딥러닝 썸네일형 리스트형 Transformer 모델의 원리와 응용 🔍 서론: 딥러닝의 진화와 Transformer의 등장자연어 처리(NLP)는 오랫동안 RNN(Recurrent Neural Networks)과 LSTM(Long Short-Term Memory) 같은 순차 모델에 의존해 왔습니다. 하지만 이러한 구조는 긴 문장 처리에 한계가 있었고, 병렬화가 어렵다는 문제점도 존재했습니다.이러한 한계를 극복하기 위해 2017년 구글이 발표한 논문 **“Attention is All You Need”**에서 소개된 Transformer 모델은 자연어 처리 분야뿐 아니라 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 인공지능 분야에서 혁신을 불러일으켰습니다. 지금 우리가 사용하는 BERT, GPT, T5, ViT 등 대부분의 최신 딥러닝 모델은 Transformer 구조를 기반으로 .. 더보기 순환 신경망(RNN)과 자연어 처리: 원리부터 활용까지 📌 RNN이란 무엇인가?순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)은 시계열 데이터 또는 순차적인 데이터 처리를 위해 고안된 딥러닝 모델입니다. 전통적인 인공신경망은 입력 데이터를 독립적으로 처리하지만, RNN은 이전 상태의 정보를 현재 입력에 반영할 수 있는 메모리 구조를 갖고 있어 자연어 처리(NLP)와 같은 연속적인 데이터 처리에 탁월한 성능을 보입니다.자연어는 시간적 순서를 갖는 데이터입니다. 문장에서 단어의 순서가 의미를 바꾸기 때문에, RNN은 이러한 맥락을 학습하는 데 매우 유용합니다.🧠 RNN의 기본 구조와 작동 원리1. 시퀀스 데이터를 처리하는 방식RNN은 입력 시퀀스를 하나씩 처리하면서, 각 단계의 정보를 **숨겨진 상태(hidden state)**에 저장하고.. 더보기 이전 1 다음
