Seq2Seq 모델 개념 및 기초 구현1. Seq2Seq 모델이란?Seq2Seq(Sequence to Sequence) 모델은 입력 시퀀스를 받아 출력 시퀀스로 변환하는 딥러닝 모델입니다. 주로 기계 번역, 텍스트 요약, 챗봇 등의 자연어 처리(NLP) 문제에서 활용됩니다. 이 모델은 RNN(Recurrent Neural Network) 기반의 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder) 구조를 갖습니다.1.1 Seq2Seq 모델의 구조Seq2Seq 모델은 크게 두 부분으로 나뉩니다:인코더(Encoder): 입력 시퀀스를 받아 이를 고정된 크기의 컨텍스트 벡터(context vector)로 변환합니다.디코더(Decoder): 인코더의 컨텍스트 벡터를 받아서 원하는 출력 시퀀스를 생성합니다.이 모델은 ..