시퀀스 모델
시퀀스 모델은 순서가 있는 데이터(텍스트, 시계열, 음성 등)를 처리하기 위한 아키텍처입니다. 이전 시점의 정보를 기억하며 순차적으로 입력을 처리합니다.| 순서 | 주제 | 핵심 내용 |
|---|---|---|
| 1 | RNN | 순환 구조, BPTT, 기울기 소실 |
| 2 | LSTM / GRU | 게이트 메커니즘으로 장기 의존성 해결 |
| 3 | Seq2Seq | 인코더-디코더, Teacher Forcing, Attention 배경 |
| 4 | 텍스트 분류 | LSTM으로 감성 분석 구현 |
Attention과 Transformer 아키텍처는 NLP 탭에서 상세히 다룹니다. 이 그룹에서는 Transformer 이전의 시퀀스 모델링 맥락과 Attention의 등장 배경을 학습합니다.