1. 오늘 강의 큰 흐름 한 장 요약이번 강의는 한 줄로 요약하면 이거다:“RNN은 장거리 의존성을 배우기 어렵다(기울기 소실/폭주) → LSTM은 ‘메모리 통로 + 게이트’로 이 문제를 크게 완화 → 이 LSTM을 encoder–decoder로 묶으면 기계번역(NMT)이 된다.”2. 언어 모델 평가: Perplexity가 왜 나오나?언어모델(LM)은 “다음 단어를 맞히는 모델”이고, 평가도 그 관점에서 함.2.1 Perplexity 직관모델이 정답 단어에 높은 확률을 주면 “덜 헷갈림”Perplexity는 이 “헷갈림 정도”를 숫자로 만든 지표낮을수록 좋음직관적으로 perplexity가 64면“매 토큰마다 64지선다를 찍는 느낌”이라고 보면 됨.2.2 Cross-Entropy랑 관계실제로는 학습에서 우..
