if(life){code();}

Attention 메커니즘 시퀀스 데이터에서 중요한 부분에 더 많은 가중치를 할당하여 정보를 효율적으로 처리하는 기법주로 자연어 처리(NLP) 및 시계열 데이터에서 사용되며, 기계 번역, 요약, 질의응답 시스템 등에 적용됨  동작 방식 기본 개념입력 시퀀스의 각 요소에 대해 중요도를 계산하여 가중치를 부여불필요한 정보를 무시하고 중요한 정보 강조 주요 구성 요소 : Query(Q), Key(K), Value(V)  1. Attention 스코어 계산 Query와 Key 간의 유사도를 측정하여 중요도를 계산일반적으로 내적(dot product) 연산을 사용하여 유사도를 계산함𝓢(Q, K) = Q · K^T  2. Softmax를 통한 가중치 계산 Attention 스코어를 Softmax 함수로 정규화하여..

Obj 3D + Transform Object 3D 모든 3D 객체의 부모 클래스 Scene, Mesh, Group, Camera 등 모든 주요 요소가 Object3D를 상속받음→ 자동으로 생성되는 Scene도 Object3D의 인스턴스position, rotation, scale 등의 변형(Tranform) 속성을 기본적으로 가짐Object3D를 상속받은 모든 객체는 Transform(변환)기능 사용 가능→ useThree 훅을 사용하면 scene을 가져와서 조작 가능Object3 three.js docs threejs.org   useThree 훅을 이용한 Scene 접근import { Canvas, useThree } from "@react-three/fiber";const Element = () ..