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Transformer 모델은 자연어 처리에서 가장 기본이 되고 있기 때문에, 한번 제대로 공부해 보고자 하는 마음에 논문부터 코드 구현까지 해보게 되었다.
코드는 hyunwoongko 님 깃허브 자료의 도움을 받았으며, Transformer 모델 구현부터 한영 번역 학습까지 진행하였다.
논문의 구성 요소들을 바탕으로 공부한 내용과 코드를 리뷰해 보았다.
Date : 12월 9일 ~ 1월 15일
Paper: Attention Is All You Need
Github Link: https://github.com/angiekim05/study/tree/master/Paper_Code_Practice/Transformer
[ML/Transformer] - [딥러닝 / PyTorch] Transformer 구현 (1) Sub Layers
[ML/Transformer] - [딥러닝 / PyTorch] Transformer 구현 (2) Embedding : Positional Encoding
[ML/Transformer] - [딥러닝 / PyTorch] Transformer 구현 (3) Layers
[ML/Transformer] - [딥러닝 / PyTorch] Transformer 구현 (4) Model
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