こんにちは！ノイです！ 自然言語処理の発展にはtransformerが欠かせませんね。
自然言語処理とは
自然言語処理（NLP）は、人工知能の分野で最も興味深く、急速に進化している分野の一つです。NLPは、コンピュータが自然言語を理解し、処理することを目的としています。これにより、言語翻訳、文書分類、感情分析、会話エージェントなどのアプリケーションが可能になります。Transformerは、NLP分野で最も有名なアーキテクチャの一つです。
transformer
アーキテクチャ
Transformerは、Googleが2017年に提案したニューラルネットワークアーキテクチャであり、自然言語処理タスクのために開発されました。Transformerは、RNNやCNNとは異なる、注意機構を使用することでシーケンス処理を実現します。これにより、長い文章を処理する際に発生する問題（例えば、長期依存関係の取り扱い）を解決することができます。
構成要素
Transformerは、EncoderとDecoderの2つの主要な構成要素から構成されます。Encoderは、入力シーケンスを処理し、それを意味空間にマップします。Decoderは、意味空間から出力シーケンスを生成します。Transformerでは、それぞれの要素は複数の層で構成されています。各層には、Multi-Head AttentionとFeedforward Neural Networkの2つの主要な構成要素があります。
Multi-Head Attention
Multi-Head Attentionは、入力シーケンスを異なる視点から見ることができるようにするためのメカニズムです。これは、入力シーケンスの異なる部分に対して複数の注意機構を適用することで実現されます。各注意機構は、キー、クエリ、バリューの3つの要素から構成されています。これらの要素を使用して、Multi-Head Attentionは、入力シーケンスから重要な情報を抽出します。
Feedforward Neural Network
Feedforward Neural Networkは、Multi-Head Attentionで処理された情報を使用して、より高度な表現を生成するための機構です。これは、2つの線形変換と活性化関数で構成されています。これらの変換は、入力シーケンスの各要素に適用され、より高次元の表現に変換されます。
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※この記事の一部情報にはChatGPTが使われています。
