728x90 기계 번역1 기계 번역에서 RNN과 Transformer 모델의 차이점 기계 번역은 한 언어의 텍스트를 다른 언어로 자동 변환하는 자연어 처리(NLP)의 핵심 응용 분야 중 하나입니다. RNN(Recurrent Neural Network)과 Transformer 모델은 기계 번역에서 자주 사용되는 딥러닝 아키텍처로, 각각의 특성과 동작 방식에서 큰 차이가 있습니다. 본 글에서는 RNN과 Transformer 모델의 구조적 차이와 기계 번역에서의 성능 비교를 살펴봅니다.1. RNN 모델RNN은 시퀀스 데이터를 처리하는 데 특화된 모델로, 이전 상태의 정보를 현재 상태에 전달하는 구조를 가지고 있습니다. 이를 통해 시계열 데이터나 텍스트의 순서를 반영하여 학습합니다.1.1 RNN의 작동 원리입력 데이터가 순차적으로 처리됨이전 시점의 은닉 상태(hidden state)가 다음 시.. 2024. 12. 16. 이전 1 다음 728x90
