1. 트랜스포머 알고리즘 트랜스포머 알고리즘은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 딥러닝 모델로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 이 알고리즘은 인코더-디코더 구조와 어텐션 메커니즘을 기반으로 하며, 병렬 처리와 확장성을 통해 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 2. 트랜스포머 알고리즘의 구조 트랜스포머 알고리즘은 인코더와 디코더로 구성됩니다. 인코더는 입력 데이터를 고차원 벡터로 변환하고, 디코더는 이 벡터를 다시 출력 데이터로 변환합니다. 핵심은 어텐션 메커니즘으로, 입력 데이터의 각 요소...

1. 트랜스포머 알고리즘의 개념 트랜스포머 알고리즘은 주의 메커니즘을 기반으로 하는 딥러닝 모델로, 입력 데이터의 각 요소가 다른 모든 요소와의 관계를 고려하여 변환된다. 이를 통해 순차적인 처리 대신 병렬 처리가 가능하게 되어 학습 속도가 크게 향상되었다. 트랜스포머는 인코더와 디코더로 구성되어 있으며, 각 단계에서 다중 헤드 자기 주의 메커니즘을 사용한다. 이 알고리즘은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 논문에서 처음 소개되었다. 2. 트랜스포머 알고리즘의 구조 트랜스포머 모델은 인코더와 디코더 블록으로 구성되어 있다. 인코더는...