【深層学習】Transformer - Multi-Head Attentionを理解してやろうじゃないの【ディープラーニングの世界vol.28】#106 #VRアカデミア #DeepLearning
Transformer のモデル構造とその数理を完全に解説しました。このレベルの解説は他にないんじゃないかってくらい話しました。 結局行列と内積しか使ってないんですよ。すごくないですか？ ※行列の転値は、「左上に小文字の t 」という文化で生きています。 ☆お知らせ☆ AIcia Solid Project 公式HPが出来ました！！！ https://sites.google.com/view/aicia-official/top HPでは私たちや動画コンテンツの紹介、板書データの公開などをしています。是非ご活用ください！！ ▼関連動画 忙しい人向けはこちら → https://www.youtube.com/watch?v=FFoLqib6u-0 Multi-Head Attention は 15:27 から！ Deep Learning の世界 https://www.yout
【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)
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