자기-어텐션 (Self-Attention) 1. 개요 자기-어텐션(Self-Attention)은 입력 시퀀스 내의 각 토큰이 동일한 시퀀스 내의 다른 모든 토큰과의 관계를 계산하여, 현재 토큰의 의미를 가장 잘 설명하는 문맥적 정보를 동적으로 추출하는 메커니즘이다. 이는 입력 데이터의 각 요소가 서로 어떤 연관성을 가지고 있는지를 파악함으로써, 문장 내의 …

Transformer-XL 1. 개요 Transformer-XL(Extra Long Transformer)은 기존 Transformer 모델의 고정된 컨텍스트 길이 제한을 극복하기 위해 제안된 대규모 언어 모델 아키텍처로, 세그먼트 수준의 재귀 메커니즘을 통해 매우 긴 의존성(Long-term dependency)을 학습할 수 있도록 설계된 모델이다. 기존…

희소성 문제 (Sparsity Problem) 개요 희소성 문제(Sparsity Problem)란 자연어 처리(NLP) 및 데이터 분석에서 데이터 세트 내의 대부분의 요소가 0 또는 비어 있는 상태로 존재하여, 유의미한 통계적 패턴을 학습하기 어려워지는 현상을 의미한다. 특히 텍스트 데이터는 사용 가능한 단어의 전체 집합(Vocabulary)에 비해 실제 …

Swish 활성화 함수 1. 개요 Swish는 Google Brain 팀이 제안한 자기 게이팅(Self-Gating) 메커니즘 기반의 비선형 활성화 함수로, 깊은 신경망에서 ReLU(Rectified Linear Unit)보다 더 나은 성능을 보이기 위해 설계되었습니다. Swish 함수는 입력값 에 시그모이드(Sigmoid) 함수를 곱한 형태로 정의되며, …

활성화 함수 개요/소개 활성화 함수는 인공신경망(ANN)에서 입력 신호를 처리하여 출력을 생성하는 데 사용되는 핵심 요소입니다. 이 함수는 신경망이 비선형 관계를 학습할 수 있도록 하며, 단순한 선형 모델로는 해결 불가능한 복잡한 문제(예: 이미지 인식, 자연어 처리)를 해결하는 데 기여합니다. 활성화 함수의 선택은 네트워크 성능, 수렴 속도, 과적합 방지…

배치 정규화 개요 배치 정규화(Batch Normalization, 이하 배치정규화)는 딥러닝 모델의 학습 속도를 향상시키고, 학습 과정을 안정화하기 위해 제안된 기술이다. 2015년 세르게이 이고르(Sergey Ioffe)와 크리스티안 슈미트(CChristian Szegedy)가 발표한 논문 "Batch Normalization: Accelerating …

편향 벡터 (Bias Vector) 1. 개요 편향 벡터(Bias Vector)는 인공 신경망(Artificial Neural Network)의 각 뉴런에서 입력 값의 가중합에 더해지는 상수 값들의 집합을 의미합니다. 수학적으로는 선형 변환 에서 에 해당하는 항입니다. 편향은 모델이 데이터의 패턴을 더 유연하게 학습할 수 있도록 돕는 '오프셋(Offset)…

리니어ReLU (LinearReLU) 리니어ReLU(LinearReLU)는 인공 신경망(Artificial Neural Networks)에서 활성화 함수(Activation Function)로 사용되는 수학적 연산자입니다. 이 함수는 입력값이 양수일 경우 선형적으로 값을 전달하고, 음수일 경우 0으로 고정하는 ReLU(Rectified Linear Unit…

Concrete Dropout 개요 Concrete Dropout는 심층 신경망에서 드롭아웃(Dropout)의 비율을 고정된 하이퍼파라미터가 아닌 학습 가능한 파라미터로 자동 최적화하는 머신러닝 기법입니다. 2017년 Alexey Gal과 Zoubin Ghahramani가 제안한 이 방법은 베이지안 신경망(Bayesian Neural Networks)의 근…

GPT-3 개요 GPT-3Generative Pre-trained Transformer 3는 미국의 인공지 연구 기관인 OpenAI가 2020년 6월에 발표한 대규모 언어 모델arge Language Model, LLM)입니다. GPT-3은 자연어 처리(NLP) 분야에서 획기적인 성능을 보이며, 기존의 언어 모델들과는 차별화된 규모와 능력을 갖추고 있습니다…