100.daum.net백과사전변압기교류 전기회로에서 전압을 증가 또는 감소시켜 다른 교류로 전기회로로 전기 에너지를 전달하는 기구. | 변압기를 쓰는 목적은 여러 가지인데 예를 들면 통상의 전력을 초인종이나 장난감 전기기차와 같은 저전압기구에 알맞은 전압으로 낮추거나 장거리...백과사전 검색 더보기출처: 다음백과namu.wiki트랜스포머: 최후의 기사 - 나무위키트랜스포머 시네마틱 유니버스의 뉴 4부작 중 2번째 영화였으나 리부트로 인해 마지막 영화가 되었다. 감독은 지금까지 트랜스포머 실사영화 시리즈를 계속 연출한 마이클 베이.
장르
SF, 액션
원작
해즈브로 액션 피규어, 트랜스포머 시리즈
감독
마이클 베이
출연
마크 월버그, 조시 더멜, 로라 해덕, 안소니 홉킨스, 산티아고 카베라, 이사벨라 모너, 제러드 카마이클, 리암 게리건, 마틴 맥크레디, 글렌 모샤워, 존 터투로 피터 컬렌, 프랭크 웰커, 존 굿맨, 와타나베 켄, 존 디마지오, 스티브 부세미, 르노 윌슨, 마크 라이언, 오마 사이, 톰 케니
제작
로렌조 디 보나벤츄라, 톰 데산토, 돈 머피, 이안 브라이스
개요개봉 전 정보예고편시놉시스등장인물완구평가흥행2024.05.22웹문서 검색 더보기트랜스포머: 리액티베이트 - 나무위키트랜스포머: 패자의 역습 - 나무위키gall.dcinside.commgallerycommercial_movie눈물겨운 트랜스포머 시네마틱 유니버스의 차기작...팩스가 프라임으로 각성하면서 목소리가 변한다는 뜻 아닐까 3. 옵티머스 프라임과 메가트론의 관계는...D-16(검투사 시절 이름)'의 관계로 묘사될 것 '트랜스포머 프라임'에서는 메가트론이 사이버트론의 불평등...2024.03.15전체보기IDW2005 롬 VS 트랜스포머 샤이닝 아머 #01 번역다니엘서 2장과 트랜스포머masitkooma.tistory.com특허 도면트랜스포머뜻 무엇일까트랜스포머 사전적 의미트랜스포머뜻을 사전에서 찾아보면 다음과 같이 설명되어 있습니다. '전자 상호 유도 작용을 이용하여 교류 전압을 높이거나 낮추는 장치'변신 로봇'트랜스포머'라는 영화에서 '트랜스포머'뜻의 경우 로봇이나 기계류의 외형을 갖고 있는 캐릭터들이, 자신의 외형을 변형시켜 용도나 형태를 바꿀 수 있는 로봇 장난감을 의미합니다.정리이처럼 트랜스포머라는 단어는 '변형' 또는 '변신'이라는 뜻을 담고 있다고 생각해 주시면 좋습니다. 그렇기에 트랜스포머 영화에서 로봇이 자동차나 비행기로 변신하는 모습을 볼 수 있는 것입니다. 지금까지 트랜스포머뜻에 대한 궁금증을 해결해 보는 시간을 가졌습니다. 이렇게 정확한 뜻을 이해하고 난다면 앞으로 같은 단어를 봤을 때 쉽게 이해가 가능할 것으로 보입니다.트랜스포머뜻을 사전에서 찾아보면 다음과 같이 설명되어 있습니다. '전자 상호 유도 작용을 이용하여 교류 전압을 높이거나 낮추는 장치'2023.06.01블로그 검색 더보기20190722.tistory.com펭귄극장<트랜스포머 원 ONE>옵티머스 프라임과 메가트론의 청년 시절!(출연진,개봉,줄거리,예고편 영화정보)줄거리와 기본정보옵티머스 프라임과 메가트론의 하급 로봇 시절인 오라이온 팩스와 D-16.사이버트론의 바깥세상이 궁금한 어린 로봇들이 잠재된 능력을 깨닫고 성장하며 트랜스포머로 거듭나는 이야기. 트랜스포머 ONE Transformers One 감독 조시 쿨리(<토이스토리 4>) 목소리출연 크리스 헴스워스, 브라이언 타이리 헨리, 스칼렛 요한슨, 키건 마이클 키, 스티브 부세미, 로렌스 피시번, 존 햄 외 개봉 미국 : 2024년 9월 13일한국: 미정 반응형사이버트론의 하급 로봇, 옵티머스 프라임과 메가트론첫 만남을 잊기 힘든 강렬한 존재들이 있어요. 트랜스포머도 그중 하나인데요(처음 만난 그 밤, 테헤란로를 지나던 차들이 모두 변신할 것 같은 흥분감이 아직도 생생...!) 이미 첫 만남에 완성형이었던 그들도 어린 시절이 있었겠죠, 로봇으로 치자면 하급 로봇 시절일 테고요. <트랜스포머 ONE>은 사이버트론을 배경으로 아직 옵티머스 프라임이나 메가트론, 범블비가 되기 전인 하급 로봇들인 오라이온 팩스, D-16, B-127, 엘리타-1의 오리지널 스토리를 담고 있어요. 다시 말하면 이때까지 옵티머스 프라임과 메가트론은 절친한...트랜스포머 첫 애니메이션<트랜스포머 ONE>은 <트랜스포머> 시리즈의 프리퀄이자 첫 애니메이션이에요. 인간이 없는 로봇들의 세상, 사이버트론을 배경으로 하는 주인공 로봇들의 어린(?) 시절을 그리는 이 영화는 풀 CG 애니메이션이에요. 애니메이션으로 구현된 사이버트론의 세계는 시각적 한계를 벗어난 새로운 쾌감을 기대케 합니다. 공개된 첫 예고편에서 보여지는 캐릭터들은 예상보다 훨씬 코믹하고 경쾌한 톤이어서 영화의 톤 앤 매너도 기대가 되는데요, 조시 쿨리 감독은 인터뷰에서 본 영화는 경쾌한 분위기지만 진지할 땐 한없이 진지해진다고...등장인물/출연진<트랜스포머 ONE>의 보이스 캐스팅 라인업은 꽤 화려해요! 옵티머스 프라임 이전의 오라이온 팩스 역은 토르 크리스 헴스워스,메가트론 이전의 D-16 역은 <이터널스>의 파스토스, 브라이언 타이리 헨리, 범블비 이전의 B-127 역은 <토이스토리 4>, <슈퍼마리오 브라더스> 등 많은 작품에서 매력적인 목소리 연기를 들려준 키건 마이클 키,엘리타-1 역은 거장 감독들의 작품부터 인디 영화, 헐리웃 블록버스터까지 출연작마다 독보적인 매력을 보여주는 스칼렛 요한슨, 센티널 프라임 역은 <매드맨> 시리즈, <탑건 매버릭>의 존 햄,알파11옵티머스 프라임과 메가트론의 하급 로봇 시절인 오라이온 팩스와 D-16.사이버트론의 바깥세상이 궁금한 어린 로봇들이 잠재된 능력을 깨닫고 성장하며 트랜스포머로 거듭나는 이야기. 트랜스포머 ONE Transformers One 감독 조시 쿨리(<토이스토리 4>) 목소리출연 크리스 헴스워스, 브라이언 타이리 헨리, 스칼렛 요한슨, 키건 마이클 키, 스티브 부세미, 로렌스 피시번, 존 햄 외 개봉 미국 : 2024년 9월 13일한국: 미정 반응형트랜스포머 ONE트랜스포머 원트랜스포머 애니메이션트랜스포머 원 개봉트랜스포머 one 출연진트랜스포머 프리퀄트랜스포머82024.04.23sonamu100.com소나무의 영화리뷰트랜스포머 개요 및 줄거리, 느낀점, 등장인물과 로봇들받을 수 있다는 꾀임에 넘어가 내전을 발생시킵니다. 옵티머스 프라임도 자신과 뜻이 같은 로봇들과 집단을 구성해 오토봇 무리를 만들면서 세력이 나뉘게 된 것...베인즈에 대해서 소개해보겠습니다. 샘 윗위키는 대학생으로 트랜스포머 시리즈의 초대 주인공입니다. 그는 원래 G1의 인간 주인공 스파이크 윗위키를...2024.05.25통합웹 더보기
서비스 안내스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다.자세히보기minyoungxi.tistory.comAI,rport[논문리뷰] Attention is all you need - 트랜스포머를 모르면 취업을 못해요Transformer의 탄생 배경자연어 처리 분야에서 순환신경망(RNN)은 오랫동안 메인 모델로 사용되어 왔습니다. 하지만 RNN은 길이가 길어질수록 성능이 저하되는 단점이 있었습니다. 그래서 어텐션(Attention) 메커니즘을 통해 입력과 출력 사이의 의존성을 직접적으로 모델링할 수 있는 트랜스포머가 제안되었습니다. 기존 순차 모델들이 단어 하나하나를 차례로 처리했던 것과 달리, 트랜스포머는 어텐션을 통해 전체 문장을 한번에 참조할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 병렬 처리가 가능해져 계산 효율이 크게 향상되었습니다. 또한 문장의 길이에 상관없이...RNN + Attention기존에는 $h3$ ((context vector))가 RNN의 구조적 특성 때문에 입력 문장인 ‘나는 학생 입니다.’를 잘 담았다고 생각했습니다. 근데 RNN + Attention의 입장에서는 그게 충분하지 않다고 생각을 한 것입니다. 그래서 ‘이제부터 $h1$, $h2$, $h3$ 가 각 단어를 잘 담았다고 해보자!’ 라고 제안합니다. ‘저는’에 해당하는 $x1$ 을 $h3$ 가 잘 담지 못하고 있죠? 그렇기 때문에 그냥 $h1$ 이 $x1$ 을 제대로 담당하고, $h2$ 가 $x2$ 를 제대로 담당하고, $h3$ 가 $x3$ 를Self-Attentionself-attention에 대해서 알아봅시다. 수식은 아래와 같습니다.$h_2 = <h_2 ,h_1>h_1 + <h_2, h_2>h_2 + <h_2,h_3>h_3$ self-attention은 $h$ 끼리 내적을 해보는 거예요. $h_1$ $h_2$ $h_3$ 끼리의 내적을 통해서 관계를 살펴보자는 것이죠. 이렇게 하면 어떤 단어끼리 연관이 있는지 어떤 벡터가 더 가까운지를 알아볼 수 있습니다. 그리고 어떤 단어가 서로 가까워야 하는지를 학습시킬 수 있습니다. 그걸 어떻게 알죠? h에는 이미 weight가 있기 때문에 업데이트를드디어 TransformerTransformer의 구조를 나눠서 각 구조의 역할과 특징에 대해 알아봅시다. Input 부분을 먼저 볼게요. Transformer는 NLP task를 처리하는 모델로 나오고 들어가는 데이터는 텍스트 데이터로 구성됩니다. 데이터의 구조는 [문장, 단어의 수, 차원]으로 이루어져있습니다. 예를 들어, 32x50x512는 32개의 문장인데 50개의 단어로 이루어져있고 각 단어는 512차원이다! 이렇게 해석할 수 있겠죠? 또 이런 질문이 있을 수 있습니다. 입력으로 들어오는 문장들은 모두 길이가 다를 텐데 어떻게 하나의 tensor에Positional EncodingRNN이나 LSTM과는 다르게 트랜스포머는 입력 순서가 단어 순서에 대한 정보를 보장하지는 않습니다. 트랜스포머의 경우 시퀀스가 한 번에 병렬로 입력되기 때문에 단어 순서에 대한 정보가 사라집니다. 따라서 단어 위치를 식별할 수 있도록 위치에 대한 정보를 별도로 넣어줘야 합니다. 논문에서는 positional encoding으로 이 문제를 해결합니다. 위치에 따라서 어떤 벡터를 더해줄지 AI가 알아내도록 합니다.그런데 논문에서는 이걸 따로 학습시키지는 않고 고정된 벡터를 사용합니다. sine & cosine 함수를 사용해서 posiTransformer가 학습하는 layer입력 문장 내에서 단어 간의 관계를 학습시키기 위해 ‘내적’을 사용한다고 했습니다. $h_2 = <h_2 ,h_1>h_1 + <h_2, h_2>h_2 + <h_2,h_3>h_3$ 그런데 내적을 통해서 어떤 단어에 주목해야 할지를 AI가 찾아내도록 할 수 있을까요? 내적은 그냥 곱해서 더하는 것 뿐인데? 내적은 파라미터가 필요한 연산이 아니란거죠. 그러면 어떤게 학습 파라미터인지 생각해봐야 합니다. 내적할 단어 임베딩 벡터를 선형 변환하는 Fully connected layer를 앞에 놓고 얘를 학습시켜야합니다. FC layer가 뭐Masked MHA ?일단 입력이 들어가는 방식은 Encoder와 동일하지만 학습 시에는 논문에서 나온 용어처럼 teacher forcing (지도학습)을 하게되고, test 땐 출력 나온 것을 입력으로 사용합니다((seq2seq처럼)). MHA에 정답 문장을 집어넣고 그냥 attention을 하게 된다면 전체 문장을 보기 때문에 뒷 문장을 컨닝하는 문제가 발생합니다. 그래서 뒷 단어를 못보게(컨닝 못하게) Masking이 필요합니다. softmax 통과 직전에 엄청 작은 음수(-1억)로 바꿔치기를 해줍니다. 그렇게 해주고 softmax를 쭉하면 'amEncoder - Decoder Attention똑같은 MHA 모듈을 사용하는데 Q로는 해당 Decoder layer에서 얻은 임베딩 벡터를 사용하고, KV로는 마지막 Encoder layer의 출력 임베딩 벡터를 사용합니다. 논문에서 인코더와 디코더는 6개의 층을 사용한다고 언급합니다.인코더의 맨 마지막 층에서 디코더의 모든 층에 연결이 되는 것으로 이해하시면 됩니다. 각 층마다 연결이 되어있는게 아니라 인코더의 마지막 층에서 디코더의 모든 층으로 연결되는 것입니다. 이렇게 하면 다음 단어가 뭐가 출력되어야 할 지를 출력 문장의 Q로 물어보고 입력 문장의 K V를 보고 알아낼The last stage디코더의 마지막 층의 출력을 사용합니다.그냥 nn.Linear(512,5972)를 통과시키면 끝납니다! 여기서 5972는 무엇을 의미할까요 ?내가 사용할 수 있는 영어 토큰의 수라고 생각하시면 됩니다.그리고 softmax를 통과시킨 후에 Cross-Entropy로 Loss를 정의합니다.추론 시에는 가장 높은 확률에 해당하는 단어를 선택합니다. Attention(Q,K,V)는 정말 마법같은 수식이죠!이것을 context vector로 사용한다는 것은 현재 단어에 대해 입력 문장의 맥락을 봐가면서 다음 단어가 뭐가 나와야할 지 예측한다14자연어 처리 분야에서 순환신경망(RNN)은 오랫동안 메인 모델로 사용되어 왔습니다. 하지만 RNN은 길이가 길어질수록 성능이 저하되는 단점이 있었습니다. 그래서 어텐션(Attention) 메커니즘을 통해 입력과 출력 사이의 의존성을 직접적으로 모델링할 수 있는 트랜스포머가 제안되었습니다. 기존 순차 모델들이 단어 하나하나를 차례로 처리했던 것과 달리, 트랜스포머는 어텐션을 통해 전체 문장을 한번에 참조할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 병렬 처리가 가능해져 계산 효율이 크게 향상되었습니다. 또한 문장의 길이에 상관없이...AI트랜스포머어텐션논문리뷰딥러닝2024.04.18티스토리 검색 더보기brunch.co.kr종주리스케일 큰 장난감 광고. <트랜스포머: 비스트의 서막>7것처럼 보이지만, 슈트가 되어버리는 순간 그 개성도 증발해 버렸다... 트랜스포머 시리즈가 마블과 같은 시네마틱 유니버스에 눈독을 들인다면, 좀 더 오랜...잘 모르는 회사고... 그냥 영화가 별로여서 좀 분풀이처럼 된 것 같아 사과의 뜻을 전한다. 앞으로는 재미도 있고 캐릭터도 잘 살아있는 영화를 만들어서...장난감영화감상범블비2023.06.22브런치스토리 검색 더보기story.kakao.com초이초이 - 카카오스토리때문이다 첫GPT란 말에서 Generative는 ' 생성'이란 뜻으로 뭔가를 만들어낸다는 것 이고, Pretmined는...아니라는 것 챗GPT에서 T는 트랜스포머(Transformer)라는 말이다. 트랜스포머는 원래 AI의 알고리듬 중...2024.02.28카카오스토리 검색 더보기
