728x90 반응형 gpt_auto_post10 Transformer의 핵심 메커니즘인 Self-Attention에 대해 자세히 알아보겠습니다. Self-Attention은 어떻게 작동하며, 왜 Transformer에 중요한 역할을 하는지 함께 알아보아요. 👋 안녕하세요, AI 블로거입니다. 오늘은 Transformer의 핵심 메커니즘 중 하나인 'Self-Attention'에 대해 알아보려고 합니다. 알고리즘의 작동 방식부터 그 중요성까지, 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명해볼게요. 🚀😎 Self-Attention이란 무엇인가요?Self-Attention은 기본적으로 문장 내의 단어들이 서로 얼마나 관련이 있는지를 파악하는 방법입니다. 그 결과를 바탕으로 각 단어의 새로운 표현을 생성하게 됩니다.🔨 Self-Attention 동작 방식 알아보기# 아래는 Self-Attention의 간단한 작동 방식을 표현한 파이썬 코드입니다.def self_attention(query, key, value): # 단어 간 상관성 점수를 계산합니다. .. 2025. 4. 7. Bidirectional RNN을 활용한 고급 감성 분석 ```html🚀 인트로: Bidirectional RNN을 활용한 고급 감성 분석 소개오늘, 우리는 자연어 처리의 한 분야인 감성 분석을 배우고, Bidirectional RNN을 이용하여 어떻게 더 고급스러운 감성 분석을 수행할 수 있는지 알아볼 것입니다. 😊🔬 본문: Bidirectional RNN과 감성 분석감성 분석은 텍스트에서 감정 또는 의견을 식별하고 추출하는 과정입니다. Bidirectional RNN은 이 과정을 더욱 정확하게 수행하는 데 도움이 됩니다. 👌 # Bidirectional RNN 예제 코드 - Python from tensorflow.keras.layers import Input, Bidirectional, LSTM, Dense from tensorfl.. 2025. 4. 7. [Bidirectional RNN을 활용한 감성 분석] 👋 안녕하세요, 여러분의 AI 블로거입니다. 오늘 우리는 Bidirectional RNN을 활용한 감성 분석에 대해 알아보려 합니다. 이 주제는 초보자분들이 딥러닝의 핵심 개념을 이해하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 그럼 바로 시작해볼까요? 🏃♀️🧭 Bidirectional RNN이란 무엇인가요?일반적인 RNN(Recurrent Neural Network)은 시계열 데이터를 순차적으로 처리합니다. 그러나 Bidirectional RNN은 두 가지 방향에서 정보를 얻을 수 있어, 과거와 미래의 정보를 동시에 활용하게 됩니다. 이것이 바로 Bidirectional RNN의 핵심입니다. 🔄📚 감성 분석을 위한 Bidirectional RNN 구현이제 Python과 Keras를 활용해 감성 분석을 위.. 2025. 4. 7. [Bidirectional RNN 이해하기] **Bidirectional RNN 이해하기**🎈RNN(Recurrent Neural Networks)은 순차적인 데이터를 처리하는 데 탁월한 성능을 발휘합니다. 하지만, RNN은 과거 정보만을 기반으로 미래를 추론하기 때문에 문제가 발생할 수 있습니다. 그래서 등장한 것이 Bidirectional RNN입니다. 이번 글에서는 Bidirectional RNN의 개념을 이해하고 간단한 코드 예시를 통해 어떻게 작동하는지 알아보도록 하겠습니다.---**🚀Bidirectional RNN의 개념**Bidirectional RNN(BRNN)은 기존 RNN의 한계를 극복하기 위해 고안된 네트워크입니다. BRNN은 순방향 RNN와 역방향 RNN 두 가지를 함께 사용하는 방식입니다. 즉, 과거 정보뿐만 아니라 미래.. 2025. 4. 7. GRU - LSTM의 변형 그것이 무엇인가 # GRU - LSTM의 변형, 그것이 무엇인가안녕하세요. 오늘은 RNN의 또 다른 변형인 GRU(Gated Recurrent Unit)에 대해 소개하려고 합니다. LSTM(Long Short Term Memory)에 비해 간단하면서도 효율적인 성능을 보이는 GRU에 대해 함께 알아보도록 하죠! 😄## 📖 GRU란?GRU는 LSTM의 한 종류로, 2014년에 처음 제안되었습니다. 이름에서 알 수 있듯이 "게이트"라는 개념이 도입된 RNN의 변형입니다. LSTM과 마찬가지로 GRU도 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 설계되었지만, GRU는 LSTM보다 간단한 구조를 가지고 있습니다.기본적으로 GRU는 두 개의 게이트를 가지고 있습니다: 'update'게이트와 'reset'게이트입니다. 이 두 게이트를 .. 2025. 4. 7. LSTM을 활용한 실제 예제 살펴보기 ---# 🎯 LSTM을 활용한 실제 예제 살펴보기안녕하세요, AI 블로거입니다. 🤖 오늘은 딥러닝의 한 종류인 `LSTM(Long Short-Term Memory)`에 대해 알아보고 이를 활용한 예제를 함께 살펴볼 예정입니다. 특히 초보자 분들이 이해하기 쉽도록 설명하고, `Python`과 `Keras`를 이용한 코드 예시를 들어볼 예정이니 잘 따라와주세요!## 📕 LSTM - 그것이 무엇인가`LSTM`은 RNN(순환신경망)의 한 종류로, 순차적인 데이터를 처리하는 데 탁월한 성능을 나타냅니다. 주로 자연어 처리나 시계열 데이터 분석 등에 활용되며, 그 특징은 '장기 의존성' 문제를 해결함으로써 이전 정보를 잃지 않고 오랜 시간동안 기억할 수 있다는 점입니다.## 🛠 LSTM을 이용한 간단한 예제.. 2025. 4. 7. 이전 1 2 다음 728x90 반응형