빅데이터분석기사 필기 · 제7회 · 58번

seq2seq(sequence-to-sequence) 모델은 하나의 시퀀스를 또 다른 시퀀스로 바꾸는 작업을 수행하는 딥러닝 모델로, 자연어 처리 분야에서 주로 사용된다. seq2seq 모델은 ( ㄱ )와(과) ( ㄴ )(이)라는 두 개의 모듈로 구성되며, 이 모듈들이 함께 작동하여 입력 시퀀스를 원하는 출력 시퀀스로 변환한다. ( ㄱ )은(는) 보통 Recurrent Neural Network, Long Short-Term Memory, Gated Recurrent Unit과 같은 순환 신경망 구조를 활용해 입력 시퀀스를 고정 길이의 벡터로 바꾼다. 이어서 ( ㄴ )은(는) 이 고정 길이의 벡터를 바탕으로 원하는 출력 시퀀스를 만들어 낸다.