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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"임베딩 층"에 대한 검색 결과 (총 9개)
Embedding 개요 임베딩(Embedding)은공지능, 특히 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 핵심적인 기술로 사용되는 고차원 데이터를 저차원의 밀집 벡터(dense vector)로 변환하는 과정을 의미합니다. 이 기술은 원시 데이터(예: 단어, 문장, 이미지, 사용자 행동)의 의미적 또는 구조적 특성을 보존하면서도 …
어휘 사전 (Vocabulary) 1. 개요 어휘 사전(Vocabulary)이란 자연어 처리(NLP)에서 모델이 처리할 수 있는 모든 고유한 토큰(Token, 텍스트의 최소 의미 단위)의 집합을 의미하며, 텍스트 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 수치형 벡터로 변환하기 위한 기초 매핑 테이블 역할을 한다. 2. 어휘 사전 구축 과정 어휘 사전 구축은 원시 …
Few-shot 학습 개 Few-shot 학습(Few-shot Learning)은 머신러닝 특히 딥러닝 분야에서 매우 적은 수의 학습 샘플(예: 클래스당 1~5개)만으로 새로운 개념 클래스를 학습하고 인식 수 있도록 하는 학습 방법입니다. 전통적인 지도 학습은 수천에서 수백만 개 레이블링된 데이터를 필요로 하지만, 실제 응용에서는 데이터 수집과이블링이 비용…
어휘 재구성 (Vocabulary Reconstruction) 1. 개요 어휘 재구성(Vocabulary Reconstruction)이란 자연어 처리(NLP) 모델이 텍스트를 처리하기 위해 사용하는 기본 단위인 어휘 사전(Vocabulary)을 데이터의 통계적 특성에 맞게 효율적으로 다시 정의하고 구축하는 전처리 과정을 의미한다. 현대 NLP의 핵심 목적은…
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(Vocabulary Ex…
다중 모달 분석 (Multimodal Analysis) 1. 개요 다중 모달 분석(Multimodal Analysis)이란 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 센서 데이터 등 서로 다른 형태의 데이터 양식(Modality, 모달리티)을 통합적으로 처리하여 정보의 의미를 추출하고 분석하는 인공지능 기술이다. 인간이 시각, 청각, 촉각 등 다양한 감각 기관을 …
Embedding Layer (임베딩 층) 1. 개요 임베딩 층(Embedding Layer)은 자연어 처리(NLP) 및 딥러닝 모델에서 정수 형태로 인코딩된 범주형 데이터(주로 단어 인덱스)를 고정된 크기의 연속적인 수치형 벡터로 변환하는 신경망 층이다. 컴퓨터는 텍스트를 직접 처리할 수 없으므로 수치화 과정이 필수적이다. 초기에는 단어의 존재 여부만을 …
어휘 크기 (Vocabulary Size) 1. 개요 어휘 크기(Vocabulary Size)란 자연어 처리(NLP) 모델이 텍스트 데이터를 처리하기 위해 정의한 고유한 토큰(Token)의 총 개수를 의미한다. 언어 모델은 텍스트를 직접 이해할 수 없으므로, 텍스트를 숫자 형태의 벡터로 변환하는 과정이 필요하다. 이때 모델이 인식할 수 있는 '단어 사전'의…