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[NLP] Seq2Seq모델과 Attention 메커니즘 이해 오늘은 Seq2Seq모델과 Attention 메커니즘 에 대하여 정리해보려고 한다. (공부를 하면서 정리한 내용이므로 오류가 있을 수 있습니다. 댓글로 남겨주세요!) 이 포스팅은 아래 자료를 참고하여 작성되었다.https://gaussian37.github.io/dl-concept-attention/https://jalammar.github.io/visualizing-neural-machine-translation-mechanics-of-seq2seq-models-with-attention/https://wikidocs.net/22893https://www.youtube.com/watch?v=AA621UofTUA Visualizing A Neural Machine Translation Model (Me.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 4. 16.
[NLP] 1. Word Embadding (1) Word Vectors어떤 문장이 주어졌을때, 문장의 어떤 부분이 문장의 의미를 더 중요하게 표현하는지를 어떻게 알 수 있을까?사람의 언어라는 것은 다양한 의미와 뉘앙스를 가지고 있기 때문에, 언어의 정보를 잘 포함하게 표현하고, 이를 다루는것은 정말 어려운 일이다.one hot vectorword를 다루는 가장 쉽고 기본적인 방법은 단어를 서로 의존하지 않는 개별의 개체로 생각하는 것이다.즉, 단어를 one hot vector를 통해서 나타낼 수 있다. 예를 들어서 finite set {coffee, cafe, tea}의 개별 단어를 다음처럼 1-hot vector로 표현한다.전통적딘 NLP에서 단어를 이와 같은 형태로 표현하여 사용한다. 이렇게 표현하게 되면, 두 단어 사이의 L1, L2 distan.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 6.

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