고양이 두 잔

목차  서론 트랜스포머는 2017년 구글 브레인 연구팀이 발표한 "Attention Is All You Need" 논문에서 처음 소개된 혁신적인 딥러닝 모델이다.  기존의 순환 신경망(RNN)과 합성곱 신경망(CNN)의 한계를 극복하며 등장한 트랜스포머는  자연어 처리와 컴퓨터 비전 등 다양한 분야에서 놀라운 성능을 보여주고 있다.  특히 어텐션 메커니즘을 활용한 트랜스포머는 데이터의 연관성을 효율적으로 학습하며,  병렬 처리를 통해 학습 속도를 대폭 향상했다.  이 모델은 이후 BERT, GPT 등 다양한 파생 모델의 기초가 되었으며, 현대 인공지능 기술의 핵심으로 자리 잡았다.  본 글에서는 트랜스포머의 구조와 작동 원리를 살펴보고, 기존 모델과의 차별점, 장점, 그리고 한계를 간결히 정리해 본다. ..

목차 컴퓨터 비전 분야에서 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)은  이미지 인식과 분류 작업의 핵심 기술로 자리 잡아 왔다.  하지만 CNN에도 한계가 존재하며, 이를 극복하기 위해 어텐션 기법과 비전 트랜스포머(ViT) 모델이 등장했다.  어텐션 기법은 비전 트랜스포머의 핵심 메커니즘으로, 두 기술은 밀접하게 연결되어 있다.  이 글에서는 CNN의 한계, 어텐션 기법의 개념과 역할, 그리고 비전 트랜스포머 모델의 특징을 차례로 설명한다. CNN의 기본 원리와 한계 CNN의 기본 원리 CNN은 이미지를 처리하기 위해 합성곱 연산을 사용하는 신경망이다.  합성곱 연산은 작은 필터를 사용해 이미지의 특정 특징(예: 가장자리, 텍스처)을 추출한다.  CNN은 계층적으로 ..

목차 딥러닝의 역사와 발전: 머신러닝에서 딥러닝까지의 여정 인공 신경망의 기본 구조와 중요성 활성화 함수(Activation Functions) 이해하기 손실 함수(Loss Functions)의 역할과 중요성 딥러닝에서의 최적화: 하강법과 경사하강법 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD) 기울기 사라짐(Vanishing Gradient) 손실 함수와 최적화 컴퓨터 비전(Computer Vision) 합성곱 연산(Convolution) 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 순환 신경망의 발전(The Evolution of RNN) 오토 인코더(Autoencod..

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