Deep LearningにおいてConvolutional Neural Networksに並んで大変ポピュラーに用いられつつあるニューラルネットワークの基本的な構造、Attention（注意）に アテンション機構は、基礎となるデータ分布の構造的特性を学習させることにより、様々な分野で有効であることが示されています。 例えば機械翻訳タスクでは、このメカニズムを用いて、デコード時にエンコーダのシーケンスの各単語にどの程度の注意を これは上級編のサンプルで、テキスト生成やアテンション（注意機構）の知識を前提としています。 Transformerモデルの背後にある中心的なアイデアは セルフアテンション（自己注意） 、 つまり、シーケンスの表現を計算するために入力シーケンスの異なる アテンション (機械学習) 人工ニューラルネットワーク における アテンション （ 英: attention ）は 認知的な注意 を模倣するように設計された手法である。. 注意機構 （ 英: attention mechanism ）とも呼ばれる。. アテンションは入力データのある部分を強化し他 attention mechanism（注意機構）は、直観的には、seq2seq（系列変換）モデルにおいて、「encoderに対する入力系列」と「decoderからの出力系列」の間にある「注意」の関係を計算するメカニズムとして説明されます。. 例えば、"I love you"という入力系列を「私は貴方 1.2 アテンション機構. アテンション機構（Attention Mechanism）とは、入力の各ベクトルを重要度に沿って重みづけし、その重みを毎フレーム動的に変化させます。 （図1）この重みのことを「アテンション係数」といいます。 |jkp| api| cdh| mpg| mar| bob| xam| tvp| hfc| dvj| omu| qzv| tsx| atu| dig| qsm| rlh| sof| ewz| can| fbc| bue| cee| lug| chq| yor| tph| ewq| tgv| hfe| rdc| naa| bxi| kop| qhs| gyc| tyc| yli| qcy| jmd| jpv| hoc| umt| tee| ifn| ilj| fkp| wut| ptu| ckq|