트랜스포머 알고리즘을 정리하고, 이를 적용한 사례를 찾아서 정리하라

목차

1. 트랜스포머 알고리즘의 기본 개념

2. 인코더

3. 디코더

4. 트랜스포머 알고리즘의 주요 특징

5. 트랜스포머 알고리즘 적용 사례
1) 기계 번역
2) 언어 모델링
3) 질의응답 시스템
4) 텍스트 요약
5) 음성 인식
6) 이미지 처리

본문내용

트랜스포머(Transformer)는 2017년 구글의 연구팀이 발표한 딥러닝 모델로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔다. 트랜스포머는 순차적인 데이터를 처리할 때 발생하는 한계점을 극복하기 위해 고안되었으며, 특히 번역, 요약, 질의응답 등의 작업에서 뛰어난 성능을 보인다. 이 글에서는 트랜스포머 알고리즘의 기본 개념과 구조를 설명하고, 이를 적용한 다양한 사례를 살펴보겠다.

트랜스포머 알고리즘의 기본 개념
트랜스포머 알고리즘은 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조를 기반으로 한다. 인코더는 입력 데이터를 처리하여 고차원 벡터로 변환하고, 디코더는 이 벡터를 다시 출력 데이터로 변환한다.

참고 자료

없음