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Self-Attention(+MultiHead)を図・ベクトル︵行列︶の両方で整理してみた。 - Qiita

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qiita.com/ta2bonn 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 ● テクノロジー ●2022/11/24 17:33

Attentionを理解するためにRNN、Word2Vec、LSTM、Seq2Seq、Attentionの順に整理してみた - Qiita

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qiita.com/ta2bonn Attentionを理解するためにRNN、Word2Vec、LSTM、Seq2Seq、Attentionの順に整理してみた自然言語処理word2vecRNNAttention Attentionを理解するために、学習した事を整理します。参考文献 ①﹁深層学習による自然言語処理﹂　講談社　　坪井祐太　海野裕也　鈴木潤　著 ②﹁ゼロから作るDeep Learning2　自然言語処理編﹂　オライリー　斎藤康毅　著 ■RNN(recurrent neural network) 文献①によると、再帰ニューラルネットワーク︵RNN︶は可変長の入力列を扱うことに優れたネットワーク構造で、前の時刻の隠れ状態ベクトルと現時刻の入力ベクトル︵または下層の隠れ状態ベクトル︶を使って、現在の隠れ状態ベクトルを更新するとのこと。う～ん、分かりにくいので絵にしてみました。上図のxは入力、hは隠れ層です。時刻tで ● テクノロジー ●2020/08/03 10:06