1. 개요인공지능(AI)과 딥러닝 기술의 발전으로 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전 분야에서 주목받는 모델 구조 중 하나가 **멀티헤드 어텐션(Multi-Head Attention)**이다. 멀티헤드 잠재 어텐션(Multi-Head Latent Attention)은 이러한 구조를 확장하여 더 강력한 표현 학습과 정보 추출을 가능하게 하는 기법이다. 본 보고서에서는 멀티헤드 잠재 어텐션의 원리, 구조, 장점 및 응용 분야에 대해 다룬다.2. 멀티헤드 어텐션의 개념멀티헤드 어텐션(Multi-Head Attention)은 트랜스포머(Transformer) 모델에서 사용되는 핵심 메커니즘으로, 단일 어텐션 메커니즘을 여러 개의 독립적인 헤드(Head)로 확장하여 정보 표현력을 증가시킨다.각 헤드는 입력 데이터..
