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[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-디코더 구조를 설계하였음에도 번역 성능에서도 RNN보다 우수한 성능을 보여주었습니다. 1. 기존의 seq2seq 모델의 한계 기존의 seq2seq 모델은 인코더-디코더 구조로 구성되어져 있는데, 인코더는 입력 시퀀스를 하나의 벡터 표현으로 압축하고, 디코더는 이 벡터 표현을 통해서 출력 시퀀스를 만들어냈습니다. 하지만, 인코더 부분에서 입력 시퀀스를 하나의 벡터로 압축하는 과정에서 입력 시퀀스의 정보가 손실되는 문제가 있습니다. 그래서 이를 보정하기 위한 목적으로 어텐션이..
[딥러닝]/[Transformer] 2022. 8. 7. 02:14
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