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Transformer のモデル構造とその数理を完全に解説しました。このレベルの解説は他にないんじゃないかってくらい話しました。 結局行列と内積しか使ってないんですよ。すごくないですか? ※行列の転値は、「左上に小文字の t 」という文化で生きています。 ☆お知らせ☆ AIcia Solid Project 公式HPが出来ました!!! https://sites.google.com/view/aicia-o... HPでは私たちや動画コンテンツの紹介、板書データの公開などをしています。是非ご活用ください!! ▼関連動画 忙しい人向けはこちら → • 【深層学習】忙しい人のための Transformer と Multi-He... Multi-Head Attention は 15:27 から! Deep Learning の世界 • Deep Learning の世界 自然言語処理シリーズ • 自然言語処理シリーズ ▼目次 公開後追加予定! ▼参考文献 Vaswani, Ashish, et al. "Attention is all you need." arXiv preprint arXiv:1706.03762 (2017). https://arxiv.org/abs/1706.03762 原論文! やや数式は難解ですが、この動画を見終わった後なら読めるはず! 当時の問題意識や、Transformerの売りどころがたくさん書いてあります。 (個AI的には、論文タイトルは、内容の要約であるべきだよなーと思います。意見や感想じゃなくて。) 【2019年版】自然言語処理の代表的なモデル・アルゴリズム時系列まとめ - Qiita https://qiita.com/LeftLetter/items/14... いろいろこれを参考にして動画を作っています ▼終わりに ご視聴ありがとうございました! 面白かったら高評価、チャンネル登録お願いします。 動画の質問、感想などは、コメント欄やTwitterにどうぞ! お仕事、コラボのご依頼は、TwitterのDMからお願い致します。 動画生成:AIcia Solid (Twitter: / aicia_solid ) 動画編集:AIris Solid (妹) (Twitter: / airis_solid ) ======= Logo: TEICAさん ( / t_e_i_c_a ) Model: http://3d.nicovideo.jp/works/td44519 Model by: W01fa さん ( / w01fa )