논문링크: https://arxiv.org/abs/1409.3215Sequence to Sequence Learning with Neural Networks/ Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, Quoc V. Le, 2014 [짧은요약] 딥 뉴럴 네트워크(DNN)는 이미지 분류나 음성 인식 등에서 엄청난 성과를 냈지만, 입력과 출력 모두가 시퀀스인 문제에는 적용이 어려웠다. 기존 네트워크는 고정된 입력과 고정된 출력을 전제로 하기 때문에, 시퀀스처럼 길이가 유동적인 입력/출력을 다루기엔 구조적인 제약이 있었기 때문이다. 이 논문에서는 LSTM(Long Short-Term Memory)을 두 개 연결해 이 문제를 해결한다. 인코더 LSTM: 입력 시퀀스를 읽고, 이를 하나의 고정된 벡터..
