(→개요) |
(→개요) |
||
| 10번째 줄: | 10번째 줄: | ||
* 데이터 중 비중이 적지만 중요한 데이터에 더 집중하게 한다. | * 데이터 중 비중이 적지만 중요한 데이터에 더 집중하게 한다. | ||
* 데이터 중 어느 부분을 학습하는 것이 다른 부분을 학습하는 것보다 더 중요한지는 문맥에 따라 결정되며, 이는 경사하강법으로 학습된다. | * 데이터 중 어느 부분을 학습하는 것이 다른 부분을 학습하는 것보다 더 중요한지는 문맥에 따라 결정되며, 이는 경사하강법으로 학습된다. | ||
[[File:Attention-qkv.png]] | |||
==같이 보기== | ==같이 보기== | ||
2024년 1월 24일 (수) 09:53 판
1 개요
- attention
- 注意, 注意集中
- 주의, 주의집중, 어텐션, 어텐션 메커니즘, 주의 메커니즘
- 신경망에서 "주의"를 모방하여 고안된 기술
- 인간의 주의집중을 모방하여 중요한 입력 부분을 다시 참고하는 머신러닝 기법
- 트랜스포머에 사용된다.
- 점곱 주의집중(dot-product attention)과 멀티헤드 주의집중(multi-head attention) 기법이 많이 사용된다.
- 입력 데이터 중 일부의 효과를 증강시키며, 다른 일부를 감소시킨다.
- 데이터 중 비중이 적지만 중요한 데이터에 더 집중하게 한다.
- 데이터 중 어느 부분을 학습하는 것이 다른 부분을 학습하는 것보다 더 중요한지는 문맥에 따라 결정되며, 이는 경사하강법으로 학습된다.
2 같이 보기
3 참고
네이버백과 "어텐션"
나무위키 "어텐션"
로그인하시면 댓글을 쓸 수 있습니다.
{{ comment.name }}
{{ comment.created | snstime }}
-
{{comment.page_title}} ―{{comment.name}}