선형성2 닷-프로덕트 어텐션(Dot-Product Attention) 닷-프로덕트 어텐션(Dot-Product Attention)은 어텐션 메커니즘 중 하나로, 주로 인코더-디코더 모델에서 사용되며 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence) 모델에 적용됩니다. 이 어텐션 메커니즘은 쿼리(query)와 키(key)의 유사도를 계산할 때 내적(dot product) 연산을 사용합니다. 동작 원리 1. 쿼리(Query), 키(Key), 값(Value) 생성: 입력으로 들어온 쿼리(Query)와 키(Key), 값(Value)을 선형 변환 등을 통해 생성합니다. 보통은 선형 변환을 통해 쿼리(Query), 키(Key), 값(Value)를 얻습니다. 2. 유사도 계산: 쿼리(Query)와 키(Key) 간의 유사도를 측정하기 위해 내적(dot product) 연산을 수행.. 2024. 1. 14. 선형 회귀 분석을 위한 5가지 가정 선형 회귀 분석은 다양한 분야에서 데이터 분석 및 예측 모델링에 사용되는 강력한 도구 중 하나입니다. 그러나 선형 회귀 분석을 신뢰할 수 있는 결과로 이끌기 위해서는 몇 가지 중요한 가정을 만족해야 합니다. 이 글에서는 선형 회귀 분석의 5가지 핵심 가정을 설명하겠습니다. 1. 선형성 (Linearity) 선형 회귀 분석의 첫 번째 가정은 종속 변수와 독립 변수 간의 관계가 선형적이어야 한다는 것입니다. 이것은 회귀 모델이 직선 형태로 데이터를 설명한다는 의미입니다. 만약 실제 데이터가 곡선 형태의 패턴을 보인다면, 선형 회귀 모델은 부적절할 수 있습니다. 2. 독립성 (Independence) 독립성 가정은 각각의 관측치가 서로 독립적이어야 한다는 것입니다. 이것은 과거 관측치나 오차 항이 현재 관측치.. 2023. 9. 14. 이전 1 다음
