[딥러닝 기계 번역] Seq2Seq: Sequence to Sequence Learning with Neural Networks (꼼꼼한 딥러닝 논문 리뷰와 코드 실습)

오늘의 딥러닝 논문 리뷰는 자연어 처리 쪽에서 매우 유명한 논문인 Seq2Seq입니다. Seq2Seq는 2014년 인공지능 분야 최우수 학회 중 하나인 NIPS에서 소개되었습니다. Seq2Seq는 현대의 기계 번역(machine translation) 기술들이 딥러닝 기반으로 전환되도록 해준 돌파구와 역할을 해준 논문이며, 아직도 많은 논문에서 베이스라인으로 비교되고 있을 정도로 중요한 논문입니다. (2020년 기준 인용 수는 약 12,000회) 논문 핵심 요약: 00:00:00 논문 같이 읽기: 00:25:50 코드 실습: 00:43:19 본 강의는 논문 요약, 논문 리딩, 코드 실습을 포함하고 있습니다. (바로 실행 가능한 Colab 코드를 제공합니다.) 본 시리즈의 동영상에서 사용된 강의 자료(PPT)와 코드는 다음의 깃허브 저장소에 업로드됩니다. https://github.com/ndb796/Deep-Learning-Paper-Review-and-Practice