반응형 신경망1 딥러닝의 핵심, 셀프 어텐션 매커니즘이란? 셀프 어텐션 매커니즘(Self-Attention Mechanism)은 최근 딥러닝 모델에서 큰 혁신을 가져온 핵심 기술입니다. 특히 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전 분야에서 주로 사용되며, 대표적으로 트랜스포머(Transformer) 아키텍처에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 셀프 어텐션은 입력 데이터의 모든 요소가 서로를 참조하여 중요한 부분에 더 많은 가중치를 부여하는 방식으로 동작합니다. 이는 특히 텍스트나 이미지의 여러 요소들이 서로 어떻게 연관되어 있는지를 분석할 때 유용하며, 복잡한 패턴을 더 잘 인식하고 학습할 수 있게 해줍니다. 이러한 특성 덕분에 셀프 어텐션 매커니즘은 많은 딥러닝 모델에서 필수적인 구성 요소로 자리 잡게 되었습니다.셀프 어텐션은 전통적인 RNN(Recurrent Ne.. 2024. 9. 23. 이전 1 다음 반응형
