kor_real_world_312
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{"gt_parse": {"c2t": "이 블록 다이어그램은 일련의 데이터 처리 단계를 나타냅니다. 각 단계는 특정 연산을 수행하며, 이들은 순차적으로 연결되어 있습니다.1. 첫 번째 블록은 '입력'을 나타내며, 이는 시스템에 데이터를 제공하는 시작점입니다.2. 두 번째 블록은 '임베딩층'으로, 입력 데이터를 고정된 크기의 벡터로 변환하는 과정입니다. 이는 일반적으로 단어나 문장과 같은 자연어 데이터를 수치적으로 표현하기 위해 사용됩니다.3. 세 번째 블록은 'LSTM'으로, 장단기 메모리(Long Short-Term Memory)를 의미합니다. LSTM은 시퀀스 데이터를 처리하는 데 적합한 인공 신경망의 한 종류로, 시간에 따른 패턴을 학습하는 데 유용합니다.4. 네 번째 블록은 'reshape'으로, 데이터의 형태를 변경하는 과정입니다. 이는 LSTM에서 나온 출력을 다음 단계에 적합한 형태로 조정하기 위해 사용됩니다.5. 다섯 번째 블록은 'MLP층'으로, 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)을 의미합니다. MLP는 일반적인 심층 신경망으로, 여러 층을 통해 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다.6. 마지막 블록은 '출력'으로, 최종적으로 처리된 데이터가 결과로 나오는 부분입니다.이 다이어그램은 전체적으로 데이터가 입력에서부터 출력까지 어떻게 변환되는지를 나타내는 머신 러닝 또는 딥 러닝 모델의 구조를 보여줍니다."}}