저자: Zen과 컴퓨터 프로그래밍의 기술
"잔차 네트워크 기반 인공지능 자동 번역 방법"
- 소개
1.1 배경 소개
세계화가 진전되면서 이문화 커뮤니케이션에 대한 수요가 나날이 증가하고 있으며, 인공지능 기술 역시 끊임없이 발전하고 성숙해지고 있습니다. 중요한 응용분야 중 하나로 자동번역이 번역업계의 화두가 되었습니다.
1.2 기사의 목적
본 논문에서는 다양한 데이터 생성 및 매핑 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 효과적인 딥러닝 모델인 잔여 네트워크 기반의 인공지능 자동 번역 방법을 소개하는 것을 목표로 합니다. 이 기사에서는 이 방법의 원리, 구현 단계 및 적용 시나리오에 대해 자세히 설명합니다.
1.3 대상 고객
이 글의 대상 독자는 인공지능 기술과 머신러닝 분야에 대해 어느 정도 이해하고 있는 독자는 물론, 잔차 네트워크 기반의 인공지능 자동번역 기술을 이해하고 싶은 전문 프로그래머와 기술 매니아입니다.
- 기술 원리 및 개념
2.1 기본 개념 설명
2.1.1 잔여 네트워크
Residual Network는 이미지 분할 및 객체 인식에 사용되는 딥러닝 모델로, Residual 메커니즘을 도입함으로써 네트워크가 입력 이미지에서 더 많은 특징 정보를 추출하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
2.1.2 매핑
매핑(mapping)은 입력 공간을 출력 공간으로 매핑하는 매핑 기능으로, 일반적으로 데이터 간의 관계를 설명하는 데 사용됩니다. 본 논문에서는 번역 과정에서 말뭉치 간의 관계를 설명하기 위해 매핑을 사용합니다.
2.1.3 번역 모델
번역 모델은 소스 언어 텍스트를 대상 언어 텍스트로 번역하는 모델입니다. 본 논문에서는 이미지 분할 및 객체 인식에서 잔여 네트워크의 장점을 활용하여 번역의 정확도를 향상시키는 잔여 네트워크 기반 번역 모델을 소개합니다.
2.2 기술원리