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[Chapter 8] 왜 RNN보다 트랜스포머가 더 좋다는 걸까?

1. 연속적인 데이터와 토크나이징 (Tokenizing)연속적인 데이터는 우리 일상 속에서 흔히 볼 수 있으며 이러한 데이터를 처리하는 예시는 다음과 같음검색창의 자동 완성 기능: 사용자가 `엔비디아`라고 입력할 경우 자동 완성 AI는 이 연속된 글자 입력을 바탕으로 `엔비디아 주식`, `엔비디아 그래픽 카드` 등과 같이 가능한 검색어의 뒷부분을 예측주가 예측: 과거부터 현재까지의 주가, 거래량, 경제 지표 등의 연속적인 데이터를 분석하여 미래의 주가 움직임을 예측동영상에서의 동작 인식: 체조 선수의 연기를 다음 동영상에서 연속된 프레임을 분석하여 선수의 동작을 인식하고, 해당 난이도와 완성도를 바탕으로 점수 예측 이러한 연속적인 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 개발된 것이 바로 RNN (Recurre..

딥러닝/혁펜하임의 Easy! 딥러닝 2025.02.12
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