반응형 딥러닝nlp5 Transformer를 사용한 문장 생성 안녕하세요, AI 블로거입니다. 오늘은 Transformer 모델을 활용한 문장 생성에 대해 소개해드리려고 합니다. Transformer는 언어 처리에서 혁신적인 역할을 하는 모델로, 많은 NLP 문제에서 최고의 성능을 보여줬습니다. 저희는 이를 활용해 문장을 어떻게 생성하는지 알아보도록 하겠습니다.😊 Transformer 소개하기Transformer는 "Attention is All You Need"라는 논문에서 처음 제안된 모델입니다. 기존의 RNN이나 CNN을 사용하지 않고, Self-Attention 메커니즘만을 사용해 문장을 처리합니다.# Transformer 모델을 사용하기 위한 간단한 예제 코드입니다.from transformers import TFAutoModel, AutoTokenize.. 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. LSTM과 자연어 처리 # LSTM과 자연어 처리안녕하세요, 여러분! 오늘은 `LSTM`이라는 매우 흥미로운 딥러닝 모델과 그것이 어떻게 `자연어 처리`에 사용되는지 살펴보는 시간을 갖도록 하겠습니다. 🚀## 1. LSTM 이란 무엇인가요? 🤔`LSTM`은 Long Short-Term Memory의 약자로, 순환 신경망(RNN)의 한 종류입니다. RNN은 시퀀스(시간적 순서를 가진 데이터) 데이터를 처리하는데 특화된 모델인데요, 그 중 LSTM은 '장기 의존성' 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. 그렇다면 LSTM이란 무엇이길래 이렇게 중요한 걸까요? 같이 살펴보겠습니다! ## 2. LSTM이 어떻게 동작하는가요? 🧠LSTM은 기본적으로 세 가지의 '게이트' 구조를 가지고 있습니다: 입력 게이트, 망각 게이트, 출력 게.. 2025. 4. 7. RNN과 자연어 처리 ---# 안녕하세요, AI 블로거입니다! 오늘의 주제는 바로 'RNN과 자연어 처리'입니다. 🚀자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 분야로, 인공지능의 주요 분야 중 하나입니다. 이번에는 이 중 RNN(Recurrent Neural Network)이라는 신경망 기법과 그것이 자연어 처리에 어떻게 적용되는지 알아보겠습니다.## 1️⃣ RNN이란?RNN은 '순환 신경망'이라는 의미로, 시퀀스(순서가 있는 데이터)를 처리하는데 특화된 딥러닝 모델입니다. RNN은 이전 상태의 정보를 다음 상태로 전달함으로써 시퀀스의 정보를 잘 처리합니다.RNN의 기본 구조를 파이썬과 텐서플로우를 이용해 간단하게 구현해보도록 하겠습니다.```pyth.. 2025. 4. 7. 이전 1 다음 반응형