[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI 캠프 6기] 10주차 회고 (11/25~11/29)

Seq2Seq & GRU 기반 Chatbot 실습 요약Seq2Seq 모델 구성구성: 두 개의 모델로 이루어짐 (Encoder & Decoder).Encoder 모델: Embedding + RNN 계층으로 구성.Teacher Forcing: 정답 데이터를 초기 hidden state로 적용해 학습 효율을 높임.RNN & GRU: 동일한 파라미터 구조 사용.예측 노출 편향: Teacher forcing 여부에 따라 실제 값(True) 또는 추론 값(False) 사용.Attention Mechanism역할: 매 시점마다 context vector로 집중 영역을 정함.구조:Query(Q): 현재 집중하려는 항목.Key(K): 전체 데이터의 특징 벡터.Value(V): 최종적으로 전달할 정보.Softmax 사용:..

2024.12.02