신경망 기계 번역은 최근 제안된 기계 번역 방법이다.전통적인 통계 방식의 기계 번역과는 다르게 번역 성능을 최대화하는 것에 알맞게 단일 신경망을 학습시킨다.최근 제안된 모델은 Encoder-Decoder 구조이며 문장을 고정된 길이의 벡터로 encodeing해 deco
연속된 데이터의 정보 처리단어가 나올 확률은 이전 단어나 주변 단어에 따라 결정(연속적 관계)언어적 약속 ex) 먹고 싶습니다 요소 앞에는 먹을 것이 오며 단어에 받침이 있을 경우에는 이가 조사로 붙어야 함.Probability Language Model: 문장이 나타
주어진 단어들에서 다음에 출현하는 단어의 확률분포 출력확률이 가장 높은 단어 선택'결정적 방법' (결과 일정)'확률적'으로 선택(sampling)결과가 매번 다를 수 있음해당 작업을 <eos>(종결기호)가 나올 때 까지 반복시계열 데이터를 또 다른 시계열 데이터로