Attention 메커니즘: 개념과 활용

이 게시물은 딥러닝과 자연어 처리에서 핵심적인 Attention 기법의 개념과 작동 방식을 설명합니다.

Attention의 필요성

• RNN과 LSTM의 장기 의존성 문제 해결
• 중요 정보에 가중치를 부여하여 문맥 이해력 향상

Attention 작동 원리

• Query, Key, Value의 상호작용을 통해 중요도 계산
• Self-Attention 기반 Transformer 모델의 등장과 병렬 처리 가능성

구현 예제

• PyTorch와 TensorFlow를 활용한 Scaled Dot-Product Attention 코드 제공
• 토큰화부터 최종 출력 계산까지 단계별 설명 포함