인공지능에서 자기참조 적용
인공지능에서 자기참조 적용 인공지능에서 자기참조(self-reference)는 다양한 모델과 상황에서 중요한 역할을 한다. 특히 다음과 같은 사례에서 ‘자기참조’의 적용을 잘 볼 수 있다. 1. 자연어 처리 (NLP)자연어 처리에서의 자기참조는 주로 변환기(Transformer)와 순환 신경망(RNN)을 통해 구현된다. 변환기는 자기 주의(self-attention) 메커니즘을 사용하여 문장 내의 모든 단어 간의 관계를 계산하며, 이는 각 단어가 문장 전체의 의미 구성에 어떻게 기여하는지 이해하는 데 도움을 준다.여기서 변환기는 . 변환기는 전체 입력 데이터를 한번에 처리하는 방식을 채택하고 있다. 이를 통해 병렬 처리가 가능하며, 긴 거리의 데이터 관계를 더 효과적으로 학습할 수 있다. 순환 신경망은 ..
강화학습
2024. 4. 30. 13:54
