혁펜하임1

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  왜 RNN보다 트랜스포머가 좋다는걸까? (feat. 혁펜하임의 Easy! 딥러닝) 왜 RNN보다 트랜스포머가 더 강력한가? (feat. 혁펜하임의 Easy! 딥러닝)시계열 데이터를 다룰 때 가장 먼저 배우는 것은 RNN이다. RNN은 가장 기본적인 모델인 만큼 필수적으로 배우고 넘어가야 하는 개념 중 하나인데, 사실 대부분의 논문을 보면 RNN을 그대로 쓰는 경우는 거의 없다. 그 대신 트랜스포머(Transformer)를 주로 사용하곤 하는데, 이 트랜스포머의 어떤 점이 RNN을 대체하고 있는지 간단하게 정리해 보았다.연속적인 데이터와 RNN의 등장연속적인 데이터를 다룰 때 가장 중요한 개념 중 하나가 토크나이징(Tokenizing)이다. 자연어 처리(NLP)에서 문장을 의미 있는 단위로 나누는 과정은 필수적이며, 이를 효과적으로 수행하는 것이 모델 성능에 직접적인 영향을 미친다. 예.. 개인공부&프로젝트 2025. 2. 15.