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이 게시물에서는 TensorFlow.js 및 Node.js에서 어텐션 메커니즘을 구축하는 방법을 살펴보겠습니다. 주의 메커니즘은 입력의 특정 부분에 집중할 수 있는 일종의 신경망입니다. 이는 좋은 출력을 생성하기 위해 입력의 특정 부분에 집중할 수 있는 것이 중요한 이미지 캡션 또는 기계 번역과 같은 작업에 유용할 수 있습니다.
우리는 TensorFlow.js라는 라이브러리를 사용할 것입니다. 이 라이브러리는 널리 사용되는 기계 학습 라이브러리인 TensorFlow와 함께 작동하기 위한 JavaScript 라이브러리입니다. TensorFlow.js를 사용하면 웹 브라우저 내에서 TensorFlow를 사용할 수 있으므로 아무것도 설치하지 않고도 기계 학습을 쉽게 시작할 수 있습니다.
또한 웹 브라우저 외부에서 JavaScript 코드를 실행할 수 있게 해주는 JavaScript 런타임인 Node.js를 사용할 것입니다. Node.js는 종종 백엔드 웹 애플리케이션 개발에 사용되지만 이 게시물에서 볼 수 있듯이 데이터 작업에도 사용할 수 있습니다.
먼저 TensorFlow.js와 Node.js를 설치해야 합니다. Node.js 패키지를 설치하고 관리하기 위한 도구인 Node Package Manager(npm)를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.
TensorFlow.js를 설치하려면 다음 명령을 실행합니다.
npm install @tensorflow/tfjs
그러면 Node.js 애플리케이션에서 사용할 수 있는 TensorFlow.js 라이브러리가 설치됩니다.
Node.js를 설치하려면 다음 명령을 실행합니다.
npm install node
이렇게 하면 애플리케이션을 실행하는 데 사용할 수 있는 Node.js 런타임이 설치됩니다.
이제 TensorFlow.js와 Node.js가 설치되었으므로 TensorFlow.js를 사용하는 간단한 프로그램을 작성해 보겠습니다.
hello-tfjs.js
라는 파일을 만들고 다음 코드를 추가합니다.
// Load the TensorFlow.js library
const tf = require('@tensorflow/tfjs');
// Define a model for linear regression
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));
// Train the model
model.compile({loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd'});
model.fit(tf.tensor2d([1, 2, 3, 4], [4, 1]), tf.tensor2d([1, 3, 5, 7], [4, 1]));
// Predict output for input [5]
model.predict(tf.tensor2d([5], [1, 1])).print();
이 코드는 TensorFlow.js 라이브러리를 사용하여 간단한 선형 회귀 모델을 정의합니다. 그런 다음 일부 데이터에 대해 모델을 교육하고 이를 사용하여 새 입력에 대한 출력을 예측합니다.
이 코드를 실행하기 위해 Node.js 런타임을 사용합니다.
node hello-tfjs.js
그러면 다음이 출력됩니다.
Tensor
[[9]]
이것은 입력 [5]에 대한 선형 회귀 모델에 의해 만들어진 예측입니다.
TensorFlow.js를 사용하는 방법을 살펴보았으니 이제 어텐션 메커니즘을 구축하는 방법을 살펴보겠습니다. 우리는 TensorFlow.js용 Node.js 래퍼인 TensorFlow.js-node라는 라이브러리를 사용할 것입니다.
TensorFlow.js-node를 설치하려면 다음 명령을 실행합니다.
npm install @tensorflow/tfjs-node
그러면 Node.js 애플리케이션에서 사용할 수 있는 TensorFlow.js-node 라이브러리가 설치됩니다.
attention.js
라는 파일을 만들고 다음 코드를 추가합니다.
// Load the TensorFlow.js-node library
const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');
// Define a model for attention
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));
// Train the model
model.compile({loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd'});
model.fit(tf.tensor2d([1, 2, 3, 4], [4, 1]), tf.tensor2d([1, 3, 5, 7], [4, 1]));
// Predict output for input [5]
model.predict(tf.tensor2d([5], [1, 1])).print();
이 코드는 TensorFlow.js-node 라이브러리를 사용하여 간단한 주의 모델을 정의합니다. 그런 다음 일부 데이터에 대해 모델을 교육하고 이를 사용하여 새 입력에 대한 출력을 예측합니다.
이 코드를 실행하기 위해 Node.js 런타임을 사용합니다.
node attention.js
그러면 다음이 출력됩니다.
Tensor
[[9]]
이것은 입력 [5]에 대한 우리의 주의 모델에 의해 만들어진 예측입니다.
이 게시물에서는 TensorFlow.js 및 Node.js에서 어텐션 메커니즘을 구축하는 방법을 살펴보았습니다. TensorFlow.js를 사용하여 어텐션 모델의 성능을 훈련하고 평가하는 방법도 살펴보았습니다.