Attention2 [E-15] 트랜스포머로 만드는 대화형 챗봇 Opening 트랜스포메이션이 어떤 점에서 이득을 가져왔을 까요? [예시 답안] RNN 혹은 CNN을 사용하지 않고 attention만 사용해서 연산량이 매우 줄였다. 그럼에도 불구하고 성능도 매우 높게 나오는 모델이라는 점 트랜스포머는 여러 테스크에서 좋은 성능을 보이면서도 더 발전할 가능성이 보이는 모델입니다. 가장 먼저 두각을 나타낸 자연어 처리에서의 트랜스포머의 구현을 노드를 따라가면서 공부해봅시다! Check-up 항목 tensorflow 버전 때문에 아래 명령어로 바꿔서 진행해야 합니다. → AIFFEL 강남 공부방글 참고 Slack aiffel.slack.com print("살짝 오래 걸릴 수 있어요. 스트레칭 한 번 해볼까요? 👐") # 질문과 답변 데이터셋에 대해서 Vocabulary 생.. 2021. 3. 1. [E-11] 뉴스 요약봇 만들기 Opening 뉴스 요약봇이 활용될 수 있는 다양한 사례에 대해서 아이디어를 내고 토론해 봅시다. [예시 답안] 보고서 요약 SNS 등 다양한 브랜드 매체의 고객 댓글 요약 게시글 요약 채팅방 주요 논의 내용 요약 회의록 요약 이메일 요약 등 인간은 어떻게 처리할까요? 한번 생각해 봅시다! 여러분들은 누군가에게 읽은 책이나 영화의 줄거리를 설명할 때 어떻게 하시나요? 사람은 어떤 사고방식으로 긴 글을 요약할 수 있을까요? Check-up 항목 "Attention 기법"은 seq2seq을 비롯하여 향후 다양한 딥러닝 분야를 획기적으로 발전시킨 핵심 개념이 됩니다. "Attention 기법" Key 아이디어가 무엇인지 그 주요 특징에 대해서 동료들과 토론해 봅시다. [예시 답안] 어텐션의 Key 아이디어 주.. 2021. 2. 16. 이전 1 다음
