Abstract 현재 지배적인 Sequence 변환 모델은 Encoder와 Decoder를 포함한 복잡한 RNN or CNN 모델로 이루어져있다. 이 중 Best performace를 보이는 모델은 Encoder와 Decoder를 Attention Mechanism으로 연결 한 것이다. 본 논문에서는 새로운 Newtork: Transformer를 제안한다. Transformer을 두 가지 번역 과제를 대상으로 실험 한 결과, 품질 향상과 병렬 처리성으로 학습에 훨씬 적은 시간이 소요됐다. Transformer는 최고의 BLUE 를 달성했으며 크고 제한된 학습 데이터를 바탕으로 영어 뿐 아닌 다른 일반화된 작업에 역시 잘 적용할 수 있다. BLUE(Bilingual Evaluation Understandi..
