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近年のAI技術の急激な発展には「Transformer」という深層学習モデルの存在が大きく関わっている。 この記事では、そのTrasformerについてその仕組みとそれがなぜ組み込まれているかを画像をふんだんに使用して徹底的に解説している。 必要な知識はなんと高校数学と行列の足し算、掛け算のみ！ 今後のAI社会において理解しておいて絶対に損はないので、ぜひ読んでほしい。 Transformerってなに？？Transformerは、もともと機械翻訳の深層学習モデルとして2017年にGoogleが"Attention is all you need"という論文で発表された。 Transformerは、系列データ→ベクトル→系列データという経路で情報を処理するEncoder-DecoderモデルというジャンルのAIである。 機械翻訳では、Encoderに入力された文章を特徴量ベクトル化し、Dec
因みに自分、この「新・物理入門」もやってます 先に「理論物理への道標」をやっての「新・物理入門」でしたが 物足りなく感じました というのも新物理入門に僕が抱いた印象は すごくコンパクトにまとまってるなぁというものです 特に、理論の部分が凄くコンパクト。 物理の本質を理解するには足りないかなぁと思います。 逆にさっと復習したい。直前期とかに見返したいとかにはすごく向いてるなと思いました 時間がないけど、物理で点数が取れるようになりたい方などにはおすすめできます。 ですが、物理に対して本質までしっかり理解したいという熱量が凄くある方には断然「理論物理への道標」をおすすめします！ 他には有名な物理参考書というと エッセンス、良問の風、名門の森、難問題の系統とその解き方物理などがありますが 僕は当ったり前のように全部やりました。その所感として 難易度としては エッセンス＜良問の風＜名門の森＜理論物
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