시퀀스 변환은 입력 시퀀스를 출력 시퀀스로 변환하는 것과 관련된 일종의 기계 학습 작업입니다. 이는 서열 라벨링과 서열 간 매핑의 하이브리드이며 입력 및 출력 형식의 크기와 양식이 다양한 모든 문제에 적용 가능합니다. 서열 변환은 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 응용 분야에서 중요한 역할을 합니다.
시퀀스 변환에는 한 기호 시퀀스에서 다른 기호 시퀀스로 매핑되는 인코더-디코더 아키텍처 구성이 포함됩니다. 입력 시퀀스는 먼저 신경망 인코더를 사용하여 벡터로 인코딩됩니다. 인코딩된 벡터는 디코더에 대한 입력으로 사용되며, 디코더는 출력 시퀀스를 생성합니다. 정확성을 보장하려면 인코더와 디코더의 출력이 길이와 요소 모두에서 일치해야 합니다.
자연어 처리 애플리케이션에서는 시퀀스 변환을 사용하여 토큰화된 단어 또는 POS 태그의 시퀀스 간을 매핑할 수 있으며, 컴퓨터 비전 애플리케이션에서는 다양한 유형의 이미지 또는 비디오 프레임 간 매핑에 사용할 수 있습니다.
자연어 처리 및 컴퓨터 비전 응용 프로그램에 사용되는 것 외에도 시퀀스 변환은 생물 정보학 분석, 음성 및 언어 이해, 대화 모델링 및 언어 번역과 같은 다른 작업에도 사용될 수 있습니다. 복잡한 문제를 해결하는 강력한 도구이며 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 분야의 다양한 작업에 적용되었습니다.
