시퀀스 학습을 위한 순환 신경망에 대한 비판적 검토

Source: Dev.to

Overview

우리의 스마트폰과 앱은 매일 순서대로 들어오는 것들을 처리합니다 — 채팅의 단어, 노래의 음표, 비디오의 프레임 — 그리고 이를 위해 특별한 관리가 필요합니다.

이러한 패턴을 시퀀스라고 하며, 과거 단계가 다음 단계에 영향을 미치도록 작은 내부 기록을 유지하는 컴퓨터 모델이 설계되었습니다. 이 모델들은 캡션을 만들고, 음성을 생성하며, 번역을 놀라운 손쉽게 수행할 수 있습니다.

LSTM이라는 설계는 시스템이 정보를 더 오래 유지하도록 도와주고, 다른 변형들은 앞과 뒤를 모두 바라보는 방식을 사용합니다.

이 시스템들을 훈련시키는 것은 과거에 느리고 까다로웠으며 많은 전력이 필요했지만, 최신 방법들은 속도를 높였고 여전히 마법은 아닙니다.

중요한 것은 모델의 단기 메모리와 학습을 통해 어떻게 개선되는가이며, 시간이 지남에 따라 더 많은 예시를 통해 점점 더 나아집니다.

그 결과: 단일 이미지가 아니라 시간을 이해하는 도구가 탄생했으며, 우리는 매일 조용히 사용하면서 점점 더 똑똑해지고 있습니다.

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