반응형 순환 신경망(rnn)1 순환 신경망(RNN)과 트랜스포머(Transformer) 1. 서론순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)과 트랜스포머(Transformer)는 시계열 데이터 및 순차 데이터 처리에 널리 사용되는 두 가지 딥러닝 아키텍처입니다. RNN은 순차 데이터를 처리하는 전통적인 접근 방식으로, 시간 의존성을 모델링하는 데 강점을 보입니다. 반면 트랜스포머는 어텐션 메커니즘을 기반으로 한 새로운 아키텍처로, 병렬 처리가 가능하고 긴 종속성을 효과적으로 처리할 수 있습니다. 이 글에서는 RNN과 트랜스포머의 개념, 구조, 작동 원리, 응용 분야, 장단점 등을 상세히 설명합니다. 2. 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)2.1. RNN의 개념과 역사RNN은 순차 데이터를 처리하고 예측하는 데 사용되는 신경망 아키텍처입.. 2024. 7. 7. 이전 1 다음