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DH. AI
[딥러닝] 트랜스포머(Transformer) 어텐션, 인코더, 셀프 어텐션
* 트랜스포머가 처음이라면 이 글을 보기전에 이 링크를 클릭하세요. [딥러닝] 트랜스포머(Transformer) 하이퍼파라미터, 인코더와 디코더, 포지셔널 인코딩 "Attention is all you need"에서 나온 모델로 기존의 seq2seq의 구조인 인코더-디코더를 따르면서도, 논문의 이름처럼 어텐션(Attention)만으로 구현한 모델입니다. 이 모델은 RNN을 사용하지 않고, 인코더- dohwai-ai.tistory.com 5. 어텐션(Attention) 첫번째 그림인 셀프 어텐션은 인코더에서 이루어지지만, 두번째 그림인 Masked 셀프 어텐션과 세번째 그림인 인코더-디코더 어텐션은 디코더에서 이루어집니다. 셀프 어텐션은 본질적으로 Query, Key, Value가 동일한 경우를 말합니다...
[딥러닝]/[Transformer]
2022. 8. 7. 03:41