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08/31 (2020): 投稿 08/31 (2020): 「畳み込みを一切使わない」という記述に関して、ご指摘を受けましたので追記いたしました。線形変換においては「チャネル間の加重和である1x1畳み込み」を実装では用いています。 08/31 (2020): 本論文で提案されているモデルの呼称に関して認識が誤っていたためタイトルおよび文章を一部修正しました。 言葉足らずの部分や勘違いをしている部分があるかと思いますが、ご指摘等をいただけますと大変ありがたいです。よろしくお願いします！(ツイッター:@omiita_atiimo) 近年の自然言語処理のブレイクスルーに大きく貢献したものといえば、やはりTransformerだと思います。そこからさらにBERTが生まれ、自然言語の認識能力などを測るGLUE Benchmarkではもはや人間が13位(2020/08現在)にまで落ちてしまっているほ
ざっくり理解する分散表現, Attention, Self Attention, Transformer - Qiita
ざっくり理解する分散表現, Attention, Self Attention, Transformer機械学習DeepLearningAttentionbertTransformer はじめに 自己紹介 : Pythonでデータ分析とかNLPしてます。 Attention, Self Attention, Transformerを簡単にまとめます。 間違いがあったらぜひコメントお願いします。 モチベーション BERT(Google翻訳で使われてる言語モデル)を理解したい。 BERT : 双方向Transformerを用いた言語モデル。分散表現を獲得でき、様々なタスクに応用可能。 Transformer : Self Attentionを用いたモデル。CNNとRNNの進化系みたいなもの。 Self Attention : Attentionの一種。 Attention : 複数個の入力の内
ニューラルネットワークはあらかじめ設計されたネットワーク構造に従ってデータが入力から出力に向かって計算されながら伝搬していく。多くの問題では、事前知識を使って構造を設計することで性能を上げることができる。 例えば、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像は近い位置にある情報が関係があるという事前知識を使って、近い位置にあるニューロン間のみをつなぐことでパラメータ数を減らし、特定のモデルが学習されやすいようにして汎化性能を上げている。 このような事前知識は帰納バイアスとも呼ばれ、学習が成功するかの重要な要素である。しかし、データの流れ方は学習によって決定し、データに合わせて変わることが望ましい。 自己注意（Self-Attention）機構1-2）は、データの流れ方自体を学習し決定するような方法である。もともとRNN向けに提案されたが、CNNなど他のニューラルネットワークにも利用され
全てのTransformer記事はTransformerから始まる「Transformer」概要2017年中旬、Googleが発表した論文「Attention is all you need」で提出されたモデル「Transformer」は、深層学習の自然言語処理(NLP)分野でいまはデファクトスタンダードとして使われています。Transformerは要するに、過去の自然言語処理(NLP)で多く使われる再帰型ニューラルネットワーク(RNN)や畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を「Self-Attention Layer」に入れ替えたモデルです。 それ以降、大抵の自然言語処理(NLP)分野で発表された研究や論文は、Transformerで再構築して発表されています。期待を裏切らなく、再構築されたモデルの結果は、以前の結果を上回っています。 Transformerは2017年に公開され、今
自己注意Self-Attention の解説でわかりやすいと思った記事N選 (N＝21） - Qiita
一番最初に。 この記事ちらかってますので、一番最初に以下のことをことわっておきます。 self-attentionというのは、1種類ではないです。transformerのが有名かもしれませんが。 self-attentionが、単語のembeddingを掛け算して、似たものを反応させていると思われている方がいるかもしれませんが、直接の掛け算は、していない。少なくとも、重みも込みで掛け算しているので、似たものが。。。というような作用はあまり残っていないはず（※1)。また、self-attentionの中でも、かけるものもあれば、かけないものもある。 (※1) 反例。。。ですが、（その１９）Self-Attention Generative Adversarial Networks にて、まさに、似た部分に作用の例を追加しました。2022/01/20。だから、重みがあっても、めちゃくちゃにはな
Understanding and Coding the Self-Attention Mechanism of Large Language Models From Scratch
In this article, we are going to understand how self-attention works from scratch. This means we will code it ourselves one step at a time. Since its introduction via the original transformer paper (Attention Is All You Need), self-attention has become a cornerstone of many state-of-the-art deep learning models, particularly in the field of Natural Language Processing (NLP). Since self-attention i
StoryDiffusion: Consistent Self-Attention for Long-Range Image and Video Generation
StoryDiffusion: Consistent Self-Attention for Long-Range Image and Video Generation Yupeng Zhou1* Daquan Zhou2‡† Mingming Cheng1 Jiashi Feng2 Qibin Hou1‡†
こんにちは、Dajiroです。前回の技術記事を書いてからだいぶ日が空きました。本ブログでは機械学習に関する幅広い技術を解説しようと目論んでいるので、まだ扱ったことのない自然言語処理のネタををじっくりコトコト仕込んでいました。本記事では 単語埋め込み 語順の組み込み Self-Attention に焦点を当てながら、2値分類の一連のワークフローの解説と（若干の）実装をご紹介します！実装はこちらの書籍を参考にしました。2値分類を行うためのTransformerのエンコーダ部分が紹介されています。 つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング 作者:小川 雄太郎発売日: 2019/07/29メディア: Kindle版 Transformerとは？ 仕組みの概要 全体の流れ 1. 文章のベクトル化 2. 語順情報を追加 3.アテンションの計算 二値分類と結果の解釈 所感 Trans
Self-Attention(+MultiHead)を図・ベクトル（行列）の両方で整理してみた。 - Qiita
はじめに Source Target Attentionを前回整理したので、これを前提に次はSelf-Attentionを整理してみます。前回分はこちらです↓ので、見ていただけると嬉しいです。 「Attentionを理解するためにRNN、Word2Vec、LSTM、Seq2Seq、Attentionの順に整理してみた」https://qiita.com/ta2bonn/items/c645ecbcf9dabd0c4778 参考元 Self-Attentionを整理するに当たり、こちらのサイトを参考にさせていただきました。 https://towardsdatascience.com/illustrated-self-attention-2d627e33b20a Self-Attentionとは まずそもそも何者？から入ります。Source Target Attentionはエンコーダーとデ
【将棋AI】N駒関係をMulti-Head Self-Attentionで学習する 続き - TadaoYamaokaの開発日記
前回考察した将棋AIへのMulti-Head Self-Attentionの適用を試してみた。 実装を簡単するために、dlshogiで使用している入力特徴量と出力をそのまま使用した。 入力特徴量 各駒の配置 持ち駒の枚数 駒の種類ごとの利き マスごとの効き数 ※王手の特徴量は除いた これらを、位置ごとの特徴としてMulti-Head Self-Attentionに入力する。 位置は、盤上の81マスと、持ち駒の種類と枚数ごと×2(先後)として、各位置を自然言語処理の各単語のようにして扱う。 各位置には、その位置での上記の特徴量を表すベクトルを入力する。 14の駒の種類は先後で分けて、効きも先後に分けた駒ごと、効き数は3つまで、合計62次元となる。 ヘッド数で割り切れる必要があるため、パディングして64次元とする。 例えば、以下の局面の、 ５五の位置の特徴ベクトルは、 となる。 持ち駒の位置は
Large transformer models have shown extraordinary success in achieving state-of-the-art results in many natural language processing applications. However, training and deploying these models can be prohibitively costly for long sequences, as the standard self-attention mechanism of the Transformer uses $O(n^2)$ time and space with respect to sequence length. In this paper, we demonstrate that the
The illustrations are best viewed on the Desktop. A Colab version can be found here (thanks to Manuel Romero!). Changelog: 30 Dec 2022 — Use Medium’s new code block for syntax highlighting 12 Jan 2022 — Improve clarity 5 Jan 2022 — Fix…
Recent work has shown that self-attention can serve as a basic building block for image recognition models. We explore variations of self-attention and assess their effectiveness for image recognition. We consider two forms of self-attention. One is pairwise self-attention, which generalizes standard dot-product attention and is fundamentally a set operator. The other is patchwise self-attention,
self-attentionを代替する各種手法について
概要 Transformerはvision, textなど各種ドメインで成功を収めているが、計算量とメモリ消費が系列長の2乗に比例するため、長い系列を扱うのに課題がある。本稿ではこのような計算量の課題に対応することを目的として提案されたTransFormerの代替アーキテクチャについてまとめる。 以下に挙げる手法は自分が過去に論文を読んだことのあるものをまとめたものであり、網羅的ではないことに注意。 代替パターン 概ね以下のいずれかに分類される。 attentionの間引き 近似計算 計算過程の最適化 表1に画像、言語の各ドメインについてこれらの手法をまとめる。 Attentionの間引き Attentionは長さNの系列について、全てのペアについてattentionを計算しているが、関連性の強いペアのみに限定することで計算量を減らすというのがこの種の手法の方針である。 画像ドメインにいて
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Self-Attentionを全面的に使った新時代の画像認識モデルを解説！ - Qiita
《日経Robo》自己注意機構：Self-Attention、画像生成や機械翻訳など多くの問題で最高精度
自然言語処理の巨獣「Transformer」のSelf-Attention Layer紹介
【自然言語処理】単語埋め込みからSelf-Attention、2値分類まで。 - ころがる狸
Linformer: Self-Attention with Linear Complexity
Illustrated: Self-Attention
Exploring Self-attention for Image Recognition
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