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Transformer는 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁명적인 변화를 가져온 딥러닝 모델입니다. 이 모델은 Attention 메커니즘을 사용하여 문장 내 단어 간의 관계를 효과적으로 파악하며, 기존의 순환 신경망(RNN) 기반 모델의 한계를 극복했습니다. 이 글에서는 Transformer의 기본 구조와 핵심 구성 요소에 대해 자세히 알아보겠습니다. 💡 Attention 메커니즘Attention 메커니즘은 Transformer의 핵심 구성 요소 중 하나입니다. 이는 입력 문장의 각 단어가 출력 문장의 어떤 단어와 관련이 있는지 가중치를 부여하여 표현합니다. 기존의 seq2seq 모델에서는 고정된 크기의 context vector에 모든 정보를 압축해야 했기 때문에 정보 손실이 발생할 수 있었습니다. At..

💡 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..