Why not a standard network? 지난 강의에서 살펴본 9개 단어로 구성된 예제를 떠올려 봅시다. 이를 이전까지 배웠던 딥러닝 모델에 적용하는 것은 크게 두 가지 문제점을 야기합니다. 첫째로 입/출력의 길이가 달라질 수 있습니다. 물론 둘이 동일한 경우도 존재하지만 이것이 보장되지는 않습니다. 번역 문장의 예시를 떠올려보면 이해하기 쉽습니다. 둘째로 다른 위치에서의 feature가 공유되지 않습니다. 이건 조금 추상적이긴 하지만, 만약 동일한 단어가 같은 문장 내에 반복되어 사용되는 경우 어떻게 처리해야 할까요? 기존에 학습한 feature를 이용할 수 없다는 문제가 발생하는 것입니다. 또한 10,000개 단어가 들어있는 vocab의 경우 10,000차원으로 표현되는데 이를 CNN 모델에..
