Attention 방법은 sequence to sequence 방식의 모델에서 성능 향상을 위해 처음 제시된 이후로, 대부분의 모델에서 활용되고 있다. 그동안 attention 방법의 개선을 위해 다양한 방법들이 제시되었다. ...

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서울 : 高麗大學校, 2020
학위논문(석사) -- 高麗大學校 大學院 , 컴퓨터·電波通信工學科 컴퓨터學專攻 , 2020
2020
한국어
004 판사항(6)
004 판사항(23)
서울
ii, 16장 ; 26 cm
지도교수: 陸東錫
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다운로드Attention 방법은 sequence to sequence 방식의 모델에서 성능 향상을 위해 처음 제시된 이후로, 대부분의 모델에서 활용되고 있다. 그동안 attention 방법의 개선을 위해 다양한 방법들이 제시되었다. ...
Attention 방법은 sequence to sequence 방식의 모델에서 성능 향상을 위해 처음 제시된 이후로, 대부분의 모델에서 활용되고 있다. 그동안 attention 방법의 개선을 위해 다양한 방법들이 제시되었다. 이 중에, 최근에는 attention 방법을 두 번 적용한 double attention 방법에 대한 연구가 진행되었다. 그러나 이 방법은 실제 음성의 구조와 다소 차이점이 있다. 음성이 발화될 때는 바로 이전의 음성과 이후의 음성, 그리고 해당 음성의 고유한 부분이 따로 존재하여 총 3가지 부분으로 나타낼 수 있다. 따라서 이를 두 번의 attention으로는 충분히 표현하기가 어렵다. 본 논문은 이전의 double attention 방법에서의 이론적인 문제점을 지적하고, 몇 번의 attention이 가장 적합한지에 대해 연구하였다. 또한 이를 음소 인식 실험을 통해 기존의 방법들과 제안하는 방법의 성능을 비교하였다.
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