줄거리세 사람은 자신을 따라붙는 알 수 없는 시선에 두려움을 느낀다. 집에 들어서게 되자 자신을 쫓아다니는 질긴 시선의 정체를 다시 느끼게 되는데.... (2011년 제15회 부천국제판타스틱영화제) 다른 사이트 더보기 다음영화정보 제공 안내Kakao가 운영하는 영화 서비스 입니다. 관객수는 영화진흥위원회 통합전산망 데이터로 제공되고 있습니다. 별점은 키노라이츠로부터 제공받는 정보이며, 데이터 제공 상황에 따라 변경될 수 있습니다.영화정보 더보기포토포토더보기시선2015
100.daum.net백과사전주의다른 자극들을 배제하고 어떤 현상에만 의식을 집중하는 것. | 개요 주의는 깨어 있는 일상 생활에서 연속되지 않는데, 방심상태나 공상에 의해 방해받기 때문이다. 또한 선택적이어서 주어진 광범위한 자극 가운데 일부에만 집중되며, 동기적 상태에 의해...백과사전 검색 더보기출처: 다음백과namu.wikiAttention(NewJeans) - 나무위키대한민국의 걸그룹 NewJeans의 데뷔 음반 New Jeans의 첫 번째 타이틀곡.
발매일
2022년 8월 1일(대한민국)
러닝타임
3:00
작사
Gigi / Duckbay(Cosmos Studios Stockholm) / 다니엘(DANIELLE)
cafe.daum.net소울드레서 (SoulDresser)[뉴진스] 뉴진스 데뷔무대 - Attention4소울드레서는 우리가 만들어가는 소중한 공간입니다. 댓글 작성 시 타인에 대한 배려와 책임을 다해주세요. https://youtu.be/CHp0Kaidr14?si=EsUKRlKOew9HUU4R 진짜 독기는 뉴진스였던것기특한 아기들ㅠㅠ노래가 센세이션 했는데 이것도 하이브 자본 아니고 민희진이 4년전부터 받아놨던 노래라는게 충격적이었긔ㅠㅠ 지금까지 관심 없었지만 더더더 잘됐으면 좋겠긔 ㅜㅜ공주님인줄 알고 완전 오해했었긔ㅜㅜㅜ 한순간이나마 욕해서 미안하긔. 그간 맘고생 했겠긔. 화이팅이긔혜인이 포닝켠다는 말이 생각나는데 무대는 왤케 또 잘하냐구요 ㅜㅜㅜㅜ 애기들 더더 잘되라가짜 독기는 가라긔. 뉴진스 뉴독기 민독기더보기2024.04.26카페 검색 더보기뉴진스 데뷔무대 - Attention + Hype boy + Cookie[뉴진스] 청룡영화제 축하무대 - Attention, Hype boyjinjero.tistory.com☺Attention Is All You Need252017년에 발표된 Attention Is All You Need는 Transformer 모델을 제안한 논문이다. 이 모델은 기존의 RNN이나 LSTM을 사용하지 않고, 오직 Attention Mechanism만을 사용하여 Sequence Data를 처리한다. 지금부터 NLP 분야에 혁신적인 발전을 일으킨 Transformer에 대해 알아보자. Attention Mechanism Transformer...transformernlpPaperReview2024.05.25블로그 검색 더보기aigaeddo.tistory.com이게또오류Attention 매커니즘23이번 포스팅에서는 Attention 매커니즘에 대해서 학습하는 시간을 가져보겠습니다! 위키독스와 해당 포스팅을 참고할게요! https://wikidocs.net/22893 15-01 어텐션 메커니즘 (Attention Mechanism) 앞서 배운 seq2seq 모델은 **인코더**에서 입력 시퀀스를 컨텍스트 벡터라는 하나의 고정된 크기의 벡터 표현으로 압축...2024.04.27[논문 리뷰] Transformer(Attention is All You Need)greenjade.tistory.comHow can I help u today?Attention & Transformer (2)4. Transformer논문 : Attention is All You Need(2016) sequential modeling (rnn, lstm)을 전혀 사용하지 않고 오로지 attention만을 이용하여 만든 구조 - 어텐션 (multi-head attention) 의 병렬적 사용을 통해 효율적 학습이 가능한 구조의 모델 - Encoder & Decoder 아키텍쳐 (초기 버전은 6개 인코더 + 6개 디코더, 각 레이어는 서로 다른 파라미터를 이용함 - 이 말은 레이터 갯수를 늘리면 파라미터 수가 무한정 많아진다는 것, 하지만 같은 구조를 공유하기 때문5. Input 임베딩 + Positional Encoding① input 임베딩 개별 단어에 대한 임베딩 벡터(512차원)를 최초 입력으로 사용한다. (이는 학습될 수도 있고, 사전 훈련된 임베딩을 적용할 수도 있음) 이 때, 단어 임베딩은 첫번째 레이어의 인코더에서만 입력으로 1회 사용되고, 나머지 레이어의 인코더 입력들로는 그 전 레이어의 인코더 출력물이 사용된다. 단, 여기서 512라는 값은 hyperparameter로, 컴퓨팅 자원에 따라 더 늘릴수도 줄일수도 있다. ② positional encoding RNN을 사용하지 않는 Transformer는 단어를 순차적으로 입력받지 않고6. Attention■ Multi-Head Attention 기본적으로 트랜스포머에서 사용되는 어텐션들은 모두 multi-head attention이다. ▶ Residuals / Normalization 위에서 인코딩된 결과물 (인코딩벡터)는 바로 multi-head attention을 수행하기 위해 입력되거나, 입력되지 않은 벡터는 (residuals) 위의 attention 수행 output과 더해진 후, 정규화 과정(Normalization)을 거친다. Residual Connection & Normalization Transformer의 enc7. Final Layer디코더의 마지막 레이터 (6th layer)를 나온 결과물은 Linear layer를 거친다. Linear Layer은 단순 feed forward neural network의 형태로, 디코더의 출력 결과물 (512차원)을 이용하여 단어사전에 있는 모든 단어 (|V|개)에 대한 등장 확률을 산출하기 위해 차원을 맞춰주는 역할을 수행한다. 즉, 여기서 학습되는 가중치 행렬의 shape은 512 x |V| (단어사전의 크기)이다. 위의 vocab size만큼의 logit에 대하여 softmax 함수를 취해주어최종적으로 단어사전에 있는8. 결과 ( Transformer의 성능)▶ Why Self - Attention 1. Complexity : RNN과 CNN과 비교했을 때 n<d라면 복잡도가 낮아진다. 2. Parallelized : 많은 양의 연산이 병렬로 수행된다. (not sequential) 3. Long-range dependencies : forward / backward 연산을 수행해야 하는 length of path가 짧아진다. 4. attention 결과를 시각화하여 해석가능한 모델을 디자인할 수 있다. 위의 1, 3에 대한 설명이 가능한 표 ▶ Performance 당대 기계번역 ta24논문 : Attention is All You Need(2016) sequential modeling (rnn, lstm)을 전혀 사용하지 않고 오로지 attention만을 이용하여 만든 구조 - 어텐션 (multi-head attention) 의 병렬적 사용을 통해 효율적 학습이 가능한 구조의 모델 - Encoder & Decoder 아키텍쳐 (초기 버전은 6개 인코더 + 6개 디코더, 각 레이어는 서로 다른 파라미터를 이용함 - 이 말은 레이터 갯수를 늘리면 파라미터 수가 무한정 많아진다는 것, 하지만 같은 구조를 공유하기 때문2024.04.10통합웹 더보기
서비스 안내스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다.자세히보기알바트로스IT 분야 크리에이터LLM의 핵심원리 - Attention 매커니즘6과감히 던져버렸기 때문에 가능했습니다. 이게 무슨소리일까요? 이번 시간에는 seq2seq 방식의 한계점과 이를 극복하기 위해 등장한 어텐션 메커니즘(attention mechanism)에 대해 알아봅시다. 1. seq2seq 모델의 한계점 (출처: 깃허브) Seq2Seq 모델의 주요 한계점 중 하나는 긴 입력 시퀀스를 처리할 때 모든 정보를...브런치북생각하는 기계의 원리 - 2편챗GPT인공지능AI2024.02.25브런치스토리 검색 더보기yoonschallenge.tistory.com공대생 도전 일지transformer, attention 정리 3422024.04.11 - [인공지능/공부] - transformer, attention 정리 2 transformer, attention 정리 2 seq2seq - RNN기반 모델 = vanishing gradient problem, 고정된 벡터에 모든 정보 압축하다 보니 정보 손실 발생 이 구조는 입력 문장이 길면 품질이 떨어지게 된다! -> attention 등장 attention value - 단어가 얼마...2024.04.11티스토리 검색 더보기story.kakao.comAttentionAttention - 카카오스토리13어텐션 ( ATTENTION) 노코맨T 사이즈: F 색상: 아,검,회,블루 문의:02-2117-4016( 디오트 5F F-1 호 어텐션 )2024.05.20카카오스토리 검색 더보기IT 크리에이터 보기
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attention, please!blog.naver.com/attentionplz-신청자 작성네이버 블로그항공운항 관련학과/항공사 면접. 서울시 양천구 목동. 대학입시/승무원면접.어텐션24 페이스북www.facebook.com/attention24가수 Attention24 페이스북. 글, 사진, 동영상 제공.Basic Attention Tokenbasicattentiontoken.org/웹수집A new token to value user attention on the Internet.사이트 더보기
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