超重要な基盤技術「Attention」、Transformerがなぜ画期的なのかを知る
対話型AIサービス「ChatGPT」で使われている自然言語モデルの核になっている技術が「Transformer」だ。自然言語処理を例に、Transformerの仕組みを解説する。 実は、エンコーダーとデコーダーに用いられている「RNN」（Recurrent Neural Network）には、欠点があります。それは、長い文章が苦手だということです。 なぜ苦手かというと、以下の2つのポイントからそのように言えます。 （1）RNNでは、翻訳元文章全体の特徴を記憶できるサイズが固定されている。そのため、文章が長くなり単語の数が増えるほど、エンコーダーにおいて、文章の前の方で出現した単語の意味が薄まってしまう。 （2）RNNでは、単語を1つずつニューラルネットワークで処理する。そのため、単語の数が多くなればなるほど処理時間がかかってしまう。 ですので、RNNが持つこうした欠点を解消するための仕組み
2023年に遊んでおもしろかったゲーム20選＋α - 名馬であれば馬のうち
前説 2023年のゲームトップ20 1.The Cosmic Wheel Sisterhood 2.Kentucky Route Zero 3.Cyberpunk 2077: Phantom Liberty 4.Chicory: A Colorful Tale（チコリー：いろとりどりの物語） 5.ゼルダの伝説：ティアーズ・オブ・キングダム 6.The Case of the Golden Idol 7.Terror of Hemasaurus 8.Birth 9.Astrea: Six Sided Oracles 10.The Excavation of Hob's Barrow 11.South Scrimshaw, Part one 12.Suzerain 13.Diablo 4 14.Slay the Princess 15.Shogun Showdown 16.VIEWFINDER
初心者のための記号論：はじめに
Semiotics for Beginners -初心者のための記号論- Daniel Chandler (University of Wales) はじめに(Introduction) あなたが本屋に行き、記号論の本は何処かと聞いたら、ぽかんとした表情に出会うことになるだろう（訳者：日本では、社会科学の本をおいてある本屋なら、そのようなことはありません）。もっと悪いことに、記号論とはなにかと聞かれるだろう。その質問は、初心者用の手引書を探しているあなたにとっては、少々厄介なものになる。もし、記号論について多少知っていたとしても、事態は少しも良くならない。というのは書店で使われているような簡単な定義を与えることは難しいからである。もし、そのような状況を経験したことがあるなら、聞かない方が賢明であることに納得するだろう。記号論はどのようにも定義できる。最も短い定義は、記号の研究である。それは
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