트랜스포머 개요 트랜스포머(Transformer)는 자연어처리LP) 분야 혁신적인 영향을 미친 딥러닝 아키텍처로, 2017년글과 빌런드 연구소의 연구자들이 발표한 논문 "Attention is All You Need"에서 처음 소개되었습니다. 기존의 순차적 처리 방식을 기반으로 한 순환신경망(RNN)이나 합성곱신경망(CNN)과 달리, 트랜스포머는 어텐션 메…
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Positional Encoding 개요 Positional Encoding(치 인코딩)은 자연 처리(NLP)야에서 사용되는 인지능 모델, 특히 트랜스포머(Transformer) 아키텍처에서 핵심적인 구성 요소 중입니다. 트랜포머는 순환 신경망(RNN)이나 컨볼루션 신경망(CNN)과 달리 시퀀스 데이터의 순서 정보를 내재적으로 처리하지 못하기 때문에, 입력…
토폴로지 개요 토폴로지(Topology)는 수학의 한 분야로, 공간의 형상과 구조를 연속적인 변형(예: 늘이기, 구부리기 등) 하에서도 유지되는 성질을 연구하는 학문이다. 이러한 성질은 거리나 각도와 같은 정량적 요소보다는 점, 선, 면 간의 위치 관계와 연결성에 초점을 맞춘다. 데이터과학, 특히 공간 분석(Spatial Analysis) 분야에서 토폴로지…
컨볼루셔널 네트워크 (CNN) 개요 컨볼루셔널 네트워크(Convoluted Neural Network, CNN)는 인공지능(AI) 분야에서 이미지 처리 및 시각적 데이터 분석에 특화된 딥러닝 기법입니다. 1980년대 후반부터 발전해온 이 기술은 컴퓨터 비전의 혁신을 주도하며, 객체 탐지, 이미지 분류, 패턴 인식 등 다양한 응용 분야에서 핵심 역할을 수행합…