move84

딥러닝 세계의 매혹적인 부분, 시퀀스-투-시퀀스 (Sequence-to-Sequence, Seq2Seq) 모델에 오신 것을 환영합니다. 이 글에서는 Seq2Seq 모델의 기본 원리부터 실제 구현 예시까지, 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 자세히 설명합니다.✨ Seq2Seq 모델이란? (What is a Seq2Seq Model?)Seq2Seq 모델은 입력 시퀀스를 받아 다른 시퀀스를 출력하는 딥러닝 모델입니다. 쉽게 말해, 하나의 문장을 입력하면 다른 문장으로 번역해주는 것과 같은 작업에 사용됩니다. Seq2Seq 모델은 자연어 처리 (NLP) 분야에서 널리 사용되며, 번역 (Translation), 챗봇 (Chatbot), 텍스트 요약 (Text Summarization) 등 다양한 분야에 적용될 수 ..

딥 러닝(Deep Learning) 분야에서 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 매우 중요한 부분을 차지한다. 이 중에서도 Transformer 아키텍처는 괄목할 만한 성능 향상을 이루며 NLP 분야의 혁신을 이끌었다. 이 글에서는 Transformer 아키텍처의 기본 개념, 작동 방식, 그리고 실제 사용 예시를 살펴본다. 💡 Transformer 아키텍처란 무엇인가? (What is the Transformer Architecture?)Transformer는 2017년 구글(Google)에서 발표한 "Attention is All You Need" 논문에서 처음 소개되었다. 이전의 NLP 모델들이 주로 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Netw..

Variational Autoencoders (VAE, 변분 오토인코더)는 딥러닝 분야에서 널리 사용되는 생성 모델 중 하나이다. VAE는 데이터의 잠재 공간을 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 데 사용된다. 이 글에서는 VAE의 기본적인 개념과 작동 원리를 살펴보고, 간단한 예제 코드를 통해 이해를 돕는다.💡 VAE의 핵심 개념: 잠재 공간 (Latent Space)VAE의 가장 중요한 특징은 잠재 공간을 활용한다는 것이다. 잠재 공간은 데이터의 압축된 표현으로, VAE는 입력 데이터를 잠재 공간에 매핑하고, 이 잠재 공간에서 데이터를 다시 생성하는 방식으로 작동한다. 잠재 공간은 일반적으로 저차원의 벡터로 표현되며, 데이터의 주요 특징을 담고 있다. VAE는 잠재 공간을 정규 분포(Normal Di..

딥러닝 분야에서 노이즈 제거 오토인코더(Denoising Autoencoders, 이하 DAE)는 입력 데이터의 노이즈를 제거하고, 유용한 특징을 학습하는 데 사용되는 강력한 기술이다. 이 글에서는 DAE의 기본 원리와 동작 방식, 그리고 실제 활용 사례를 살펴본다.✨ 노이즈 제거 오토인코더란? (Denoising Autoencoder)DAE는 오토인코더의 한 종류로, 손상된(노이즈가 추가된) 입력을 받아 원래의 깨끗한 입력을 재구성하도록 훈련된다. 일반적인 오토인코더는 입력과 동일한 출력을 생성하려고 시도하지만, DAE는 입력에 인위적으로 노이즈를 추가하여 오토인코더가 노이즈에 강건한 특징을 학습하도록 유도한다. 이는 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 형태의 데이터에서 노이즈를 제거하고, 데이터의 중요..

💡 오토인코더란 무엇인가요? (What is an Autoencoder?)오토인코더 (Autoencoder)는 딥러닝 (Deep Learning) 모델의 한 종류로, 입력 데이터를 압축 (Compression) 하고 재구성 (Reconstruction) 하는 방법을 학습합니다. 입력 데이터를 더 낮은 차원의 표현으로 인코딩 (Encoding)하고, 이 압축된 표현으로부터 원래의 입력을 가능한 한 가깝게 디코딩 (Decoding)하는 것을 목표로 합니다. 이러한 과정을 통해 오토인코더는 데이터의 중요한 특징 (Features)을 효과적으로 학습할 수 있습니다.⚙️ 오토인코더의 작동 방식 (How Autoencoders Work)오토인코더는 크게 인코더 (Encoder) 와 디코더 (Decoder) 두 부..

🖼️ 소개이미지 분할(Image Segmentation)은 이미지 내 각 픽셀(pixel)에 레이블(label)을 할당하여 이미지를 여러 의미 있는 부분으로 나누는 컴퓨터 비전(computer vision) 기술이다. 이 기술은 자율 주행, 의료 영상 분석, 위성 이미지 처리 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행한다. 딥러닝(Deep Learning) 기술, 특히 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)은 이미지 분할 분야에서 괄목할 만한 성과를 거두며, 정교한 분할 결과를 제공한다.🧠 CNN의 기본 개념CNN은 이미지 처리에 특화된 딥러닝 모델이다. CNN은 특징 추출(feature extraction)을 위한 합성곱 계층(convolutional layer..