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【深層学習】Attention - 全領域に応用され最高精度を叩き出す注意機構の仕組み【ディープラーニングの世界 vol. 24】#095 #VRアカデミア #DeepLearning
▼テーマ Transformer や BERT で爆発的な利用を獲得した Attention の祖となるネットワーク RNNsearch について解説します。 Attention は自然言語で GPT-3 の化け物的な精度を出したのみならず、画像や生成モデルなど、超広い領域に応用されています。 今の Deep Learning を語る上では外せない要素！ 要チェック！ ▼関連プレイリスト Deep Learning の世界 https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxKXf__soUoAEOrbLAOnVHCP 自然言語処理シリーズ https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxL4XdCRjUCC0_flR00A6tJR ▼目次 (後で追加します。暫くお待ちください)
日本語形態素解析器 Sudachi の語彙データ（SudachiDict）および単語ベクトル（chiVe）が AWS 上で Open Data として公開されました | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 日本語形態素解析器 Sudachi の語彙データ（SudachiDict）および単語ベクトル（chiVe）が AWS 上で Open Data として公開されました 多くの機械学習デベロッパーの方々が、AWS 上でさまざまなアルゴリズムの開発やモデルの構築を行なっています。中でも自然言語処理を行う際には、対象言語の言語ごとの辞書データや単語ベクトルデータを用いることが一般的です。これらのデータは GB 以上のサイズにおよび、また計算の際にも大量の GPU および CPU を必要とするため、従来こうしたモデルを構築する際には常にストレージおよびコンピューティングのリソースの調達が問題となってきました。AWS 上で自然言語処理モデルの開発を行う際には、Amazon SageMaker を用いて学習に必要なリソースを確保することで、ALBERT の
電笑戦 ~ AI は人を笑わせられるのか ? 挑戦を支える技術と AWS - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
みなさんこんにちは、アマゾン ウェブ サービス、シニアエバンジェリストの亀田です。2020 年 5 月に横浜開催を予定していた AWS Summit Tokyo が第三四半期にオンライン開催する方向で、現在従来の AWS Summit Tokyo と変わらぬ興奮を皆さんにお伝えできるようスタッフ一同準備をおこなっています。タイムテーブルなどの発表をお待ちください。 その AWS Summit Tokyo で募集開始から 1 週間で 1,000 名弱の申し込みがあった人気セッションがあります。それが 「電笑戦 ~ AI は人を笑わせられるのか」です。 すでに機械学習、そしてそれにより生成される AI モデルは我々の生活に欠かせないものとなり、多くのサービスがその恩恵を受け進化し、日々の生活を豊かなものにしようとしています。また、多くの企業、そして開発者がより良いサービスを模索し研究が続いてい
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