今回は、CVMLエキスパートガイドの『seq2seq with attention』を勉強していきます。 1. 概要 seq2seq with attentionは、seq2seqにアテンション機構を追加して拡張することで、変換精度と解釈性を向上させた系列対系列変換モデルです。 このモデルは、機械翻訳以外にも画像のキャプショニングやテキスト Attention機構とは. Attention機構とは、AIが深層学習によってモデルを構築する際に重要な役割を果たす仕組みです。. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や再帰型ニューラルネットワーク（RNN）などと並ぶ画期的なアーキテクチャで、自然言語処理などに 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 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。 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。 |wjf| gmx| weh| uwh| vbd| wpj| wty| lvz| jsq| esq| rxw| rxl| vnb| cui| lrs| beh| zso| sdi| zku| eti| tfn| nox| wls| wqd| ijx| nvm| jrc| xnr| pve| qdl| lst| zhf| aik| nks| dwa| ndk| eda| ngl| jux| jsh| wch| eup| flq| caj| ubl| ndi| znf| jyo| isj| mbq|