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Transformer 정리 (2) : Attention Is All You Need (attention의 의미, transformer는 왜 병렬화가 쉬운지)

Transformer 정리 두 번째 순서로 Transformer 개념을 처음 제안한 논문 [1]을 바탕으로 Transformer 개념에 대하여 정리하고자 한다. Machine translation task에서 RNN 개념을 완전히 제거하고 오로지 attention mechanism(=fully connected layer 개념)만을 사용해서 더 향상된 결과를 보여줄 수 있다는 것을 보이는 논문이다. Fully connected layer의 가능성(all-to-all 분석 가능 & 매우 쉬운 병렬화)을 위주로 분석하고자 한다. 이전글 2022.05.18 - [Deep Learning/개념] - Transformer 정리 (1) : Attention (Neural machine translation by j..
Deep Learning/개념 2022. 5. 23. 23:02
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