인공지능 - Sequence-to-Sequence

Sequence-to-Sequence 모델 설명

이 문서에서는 Sequence-to-Sequence 모델의 Attention 메커니즘을 활용한 구조를 설명합니다. 주로 번역, 음성 인식과 같은 작업에서 사용됩니다. 각각의 구성 요소는 다음과 같습니다.

1. Encoder (인코더)

• 역할: 입력 시퀀스 $(x_1, x_2, \ldots, x_T)$를 받아서 은닉 상태 $(h_1^{enc}, h_2^{enc}, \ldots, h_T^{enc})$를 생성합니다.
• 구성: 인코더는 주로 RNN, LSTM 또는 GRU와 같은 네트워크로 구성되며, 입력 시퀀스의 정보를 압축된 형태로 인코딩합니다.

2. Attention (어텐션)

• 역할: 인코더의 출력 $(h_1^{enc}, h_2^{enc}, \ldots, h_T^{enc})$과 디코더의 이전 상태 $h_{u-1}^{att}$를 사용하여 현재 디코더 단계에서 중요한 인코더 출력을 동적으로 가중합하여 컨텍스트 벡터 $c_u$를 생성합니다.
• 어텐션 가중치: 어텐션 가중치 $a_{t,u}$는 인코더의 각 출력에 대한 중요도를 나타내며, 이는 일반적으로 소프트맥스 함수로 계산됩니다.

3. Decoder (디코더)

• 역할: 디코더는 컨텍스트 벡터 $c_u$와 이전 디코더 상태 $h_{u-1}^{dec}$를 사용하여 현재 출력 $y_u$를 예측합니다.
• 구성: 디코더 역시 주로 RNN, LSTM, GRU와 같은 네트워크로 구성되며, 인코더의 출력과 상호작용하여 시퀀스를 생성합니다.
• 출력: 디코더의 출력은 새로운 은닉 상태 $h_u^{dec}$를 생성하며, 이는 다음 단계에서 사용됩니다.

4. Softmax (소프트맥스)

• 역할: 디코더의 출력 $h_u^{dec}$는 소프트맥스 레이어를 통해 처리되어 다음 출력 $y_u$의 확률 분포를 계산합니다.
• 소프트맥스 출력: 소프트맥스는 디코더 출력이 각 가능한 출력 단어에 해당할 확률을 제공하며, 가장 높은 확률을 가진 단어가 최종 출력으로 선택됩니다.

5. Output (출력)

• 역할: 최종적으로 소프트맥스 레이어의 출력을 통해 확률이 가장 높은 단어가 선택되고, 이는 시퀀스의 다음 단어로 출력됩니다.

구조 요약

이 구조는 Sequence-to-Sequence 모델이 입력 시퀀스의 중요한 부분을 동적으로 선택하여 출력 시퀀스를 생성할 수 있게 해줍니다. 어텐션 메커니즘은 특히 긴 시퀀스에서 중요한 역할을 하며, 모델이 입력의 특정 부분에 집중할 수 있도록 도와줍니다.