# Vision Transformer ## 개요 **Vision Transformer**(ViT)는 전통적으로 이미지 인 작업에서 지배적인 위치를 차지해온합성곱 신망**(CNN)과는 다른 접근 방식을 제시한 획기적인 인공지능 모델이다. 2020년 Research 팀이 발표한 논문 *"An Image is Worth 16x16 Words: Transfor...
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"토큰"에 대한 검색 결과 (총 137개)
# 장기 의존성 연어처리(Natural Language, NLP) 분야에서장기 의존성**(Long-term dependency)은 언어의 구조적 특성 중 하나로, 문장이나 텍스트 내에서 멀리 떨어져 있는 단어나 구절 사이의 의미적, 문법적 관계를 유지하고 이해하는 능력을 의미합니다. 이는 자연어가 가지는 순차적이고 맥락 의존적인 특성에서 비롯되며, 인공지...
# Universal Sentence Encoder **Universal Encoder**(유니버설 문장 인코더, 이하 USE)는 구글이 개발한 자연어 처리(NLP) 모델로 문장을 고정된 차원의 의미 벡터(임베딩)로 변환하는 데 특화된 딥러닝 기반 임베딩 기술이다. 이 모델은 다양한 언어와 문장 구조에 대해 일반화된 의미 표현을 제공하며, 분류, 유사도 ...
단어 임베 ## 개요 **단어 임베딩**(Word Embedding)은 자연어처리(NLP, Natural Language) 분야에서 언어의 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 수치화하는 핵심 기술입니다. 전통적인 자연어처리 방식에서는 단어를 단순한 식별자(ID) 또는 원-핫 인코딩(One-hot Encoding)으로 표현하여 단어 간의 의미적 유사성을 반...
다중 헤드 주의 ## 개요 **중 헤드 자기 주의**(-Head Self-Attention)는 자연 처리(NLP) 분야에서리 사용되는 **트랜스포머**(Transformer) 아키텍처의 핵심 구성 요소입니다. 이커니즘은 입력 시퀀스 내의 각 단어(또는 토큰)가 다른 단어들과 어떻게 관계되어 있는지를 병렬적으로 분석함으로써, 문맥적 의미를 효과적으로 포착...
# 어휘 크기 ## 개요 **어휘 크기**(ocabulary Size)는 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 모델 설계에서 중요한 하이퍼파라미터 중 하나로, 모델이 인식하고 처리할 수 있는 고유 단어(또는 서브워드 토큰)의 총 수를 의미합니다. 어휘 크기는 언어 모델의 표현 능력, 메모리 사용량, 학습 및 추론 속도,...
# WordPiece ## 개요 **WordPiece**는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP 분야에서 널리 사용되는 하위 어휘(subword) 토큰화 기법 중 하나로, 특히 **BERT**(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델에서 기본 토큰화 방식...
어휘 확장자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 모델 성능은 모델이 이해하고 처리할 수 있는 어휘의 범위에 크게 영향을 받습니다. 특히 언어는 지속적으로 진화하고, 새로운 단어, 줄임말, 신조어, 전문 용어 등이 등장하기 때문에, 모델의 어휘가 고정되어 있을 경우 성능 저하가 불가피합니다. **어휘 확장**(Vocabular...
# 스킵-그램 (-gram) ## 개요 스킵-그램(Skip-gram)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 널리 사용되는어 모델링 기법으로 **워드 임베딩**(Word Embedding) 생성하는 데 핵심적인 역할을 한다. 스킵-그램은 2013년 토마스 미코로프(Tomas Mikolov)와 구글 연구팀이 제...
# Byte Pair Encoding **Byte Pair Encoding**(BPE, 바이 쌍 인코딩)은 자연 처리(NLP) 분야에서 널리 사용되는 하위 단어(Subword) 토큰화 기법 중 하나로, 언어 어휘를 고정된 크기의 어휘 집합(Vocabulary)으로 효율적으로 압축하고, 미등록 단어(Out-of-Vocabulary, OOV) 문제를 완화하는...
# C-value ## 개요 **C-value**(씨 밸류)는 자연 처리(Natural Language Processing, NLP와 정보 추출 분야에서 **용어 추출**(Term Extraction)을 위해 사용되는 통계적 지표 중 하나로, 주로 **복합 용어**(multi-word terms)를 자동으로 식별하고 평가하는 데 활용된다. 특히, 기술 ...
# 메리트크시 ## 개 **메리트크라**(Meritocracy)는 본래 '능력주의' 또는 '실력 위주의 체계'를 의미하는 사회학적이지만, 현대기술 및 소프트웨어 분야에서는 이를 기반으로 한 **협업 플랫폼**의 이름으로도 사용되고 있다. 특히, 소프트웨어 개발, 프로젝트 관리, 팀 협업 등에서 구성원의 기여도와 실력을 투명하게 평가하고 반영하는 시스템을...
# Speech and Language Processing ## 개요 **Speech and Language Processing**(음성 및 언어 처리)은 자연어를 기계가 이해하고 생성할 수 있도록 하는 컴퓨터 과학의 한 분야로, 인공지능, 언어학, 음성 공학, 정보 기술 등 다양한 학문이 융합된 학제적 연구 영역이다. 이 분야는 텍스트 기반의 언어 처...
# 컴파일 과정컴파일 과정(Compilation Process)은급 프로그래밍 언어로 작성된 **소스 코드**(Source Code)를 컴퓨터가 직접 실행할 수 있는 **기계**(Machine Code)로 변환하는 일련의 단계를 의미. 이 과정은 소프트웨어 개발에서 핵심적인 역할을 하며, 프로그램의 성능, 메모리 사용량, 오류 진단 가능성 등에 직접적인 영...
# Masked Language Model ##요 **Masked Language Model**(MLM, 마스크된 언어 모델)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 대표적인 언어 모델링 기법 중 하나로, 입력 문장의 일부 단어를 임의로 "마스킹"하여, 모델이 해당 위치의 원래 단어를 예측하도록 학습하는 방식이다. 이 기법은 주로 **BERT**(Bidirec...
# CRF: 조건부 확률 필드 (Conditional Random Field) ## 개 조건부 확률 필드(**Conditional Random Field**, 이하 **CRF**)는 주어진 입력 시퀀스에 기반하여 출력 레이블 시퀀스를 예측하는 **확률적 그래프 모델**의 일종입니다. 자연어처리(NLP) 분야에서 특히 토큰 수준의 레이블링 작업, 예를 들...
# 10BASE-T **10BASE-T** 이더넷(Ethernet 네트워크의 초기 표준 중 하나로, 로컬 영역 네트워크(LAN)에서 널리 사용된 물리 계층(Physical Layer) 프로토콜입니다. 이 표준은 IEEE 802.3 규격의 일부로 정의되어 있으며, 10 Mbps의 전송 속도를 제공하는 비차폐 쌍꼬임선(Unshielded Twisted Pai...
삽입 ##요 자연처리(Natural Language Processing NLP) 분야에서 **삽입**(Insertion)은 텍스트의 특정 위치 새로운 토큰(token),어, 문장 또는 단위를 추가 편집 연산의 한 형태입니다. 이는계번역,스트 생성, 문장 보완, 오류 수정, 그리고 요약 등 다양한 NLP 작업에서 핵심적인 역할을 하며, 언어의 유창성과 의...
# 컴파일러 ## 개요 **컴파일러**(Compiler)는 고급 프로그래밍 언어로 작성된 소스 코드를 컴퓨터가 직접 실행할 수 있는 저급 언어(예: 기계어 또는 어셈블리어)로 변환하는 소프트웨어 프로그램입니다. 컴파일러는 소프트웨어 개발 과정에서 핵심적인 역할을 하며, 프로그래머가 인간 친화적인 언어로 알고리즘을 구현할 수 있도록 해주고, 이를 효율적으...
# Clang ##요 **Clang**은 C C++, Objective-C,-C++ 등의 프로그래밍 언어를 위한 **컴파일러 프론트엔드**(front-end)로, LLVM(Low Level Virtual Machine) 프로젝트의 일환으로 개발된 오픈소스 소프트웨어입니다. Clang은존의 GCC(GNU Collection)와 같은 전통적인 컴파일러를 대...