어텐션의 정의
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강사님이 강의 중 어텐션이라는 용어를 자주 사용하는데, (예를 들어 어텐션의 부작용) 이해가 될듯 하면서도 정확한 의미를 잘 모르겠습니다.
답변 1
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김수미님.
어텐션(Attention)은 머신 러닝, 특히 자연어 처리 분야에서 중요한 개념으로 사용됩니다. 어텐션 메커니즘은 입력 데이터의 여러 부분이 출력에 어떻게 영향을 미치는지를 학습하고, 그 비중을 조절하여 중요하다고 판단되는 부분에 더 많은 ‘집중’을 할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 모델이 길고 복잡한 문맥에서도 더 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다. 간단히 말해, 어텐션은 ‘어떤 부분에 더 주의를 기울일지’ 학습하는 기법입니다.
관련한 더 깊이 있는 설명이나 코드 예제를 찾으신다면, 다음과 같은 게시글을 참고하시면 도움이 될 것입니다:
이 문서들에서는 어텐션 메커니즘의 다양한 형태와 그 적용 방법에 대해 설명하고 있습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
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