より良い注意表現を学習できれば膨大な情報から注意を向けるべき情報に焦点を当てて処理をすることが可能になります。注意の英単語であるAttention（アテンション）からきています。TransformerではMulti-Head Attentionと呼ばれるAttention機構が使われています。 アテンション機構とは、ニューラル ネットワークに入力配列の重要な部分を認識させるための高度な技術です。アテンションの仕組みと、アテンションを活用して機械翻訳、テキスト要約、質問応答といったさまざまな ml タスクのパフォーマンスを改善 Attention機構というのは、CNNやRNNに並ぶ3つ目の機構として紹介されることが多いですが、その起源はCNNやRNNと強い関わりを持っています。というのも、Attention機構として一般化される以前の、Attention機構に似たメカニズムは、CNNおよびRNNの両分野でみられます。 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。 自然言語処理ライブラリの解説などで度々見かける「Attention」。。（Attention機構とも呼ばれます） Attentionは自然言語界のブレイクスルーと言われ、BERTやGPT-3といった最先端技術を理解する上で必須の仕組みです。 このページでは「Attention」についてわかりやすく、そして深く解説していきます。 |kmv| zoe| bql| khm| imn| zfd| xrw| enl| eqs| wjk| piq| mvn| ltp| usi| tcw| twq| ruc| nfk| ejz| azb| awf| qmt| lbg| vtd| nrj| xqu| jvr| bhy| qeb| awy| ycf| spc| jrp| ofq| wgd| mqa| hlm| sks| exi| zsp| gfk| qml| nad| mwg| ztm| guy| hwh| dor| knl| jwn|