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本シリーズの記事リスト 第一弾 トークン数値化の歴史 第二弾 回帰による文脈伝搬 第三弾 レコメンダーと内積 第四弾 位置エンコーディング 第五弾 エンコーダ・デコーダ 第六弾 クエリとキーとバリュー 第七弾 エンコーダ・ブロックの詳細 第八弾 デコーダ・ブロックの詳細 この記事では、本題であるトランスフォーマーの自己アテンションの仕組みに触れ始めます。回帰の構造を使わずにトークンの位置関係を知る手法である位置エンコーディングを解説します。 では、さっそく
学習目標音声と言語の時系列データをモデルで取り扱うためのニューラルネットワークモデルと最新の研究成果などを理解する。 データの扱い方 RNN（リカレントニューラルネットワーク） Transformer 自然言語処理におけるPre-trained Models キーワード：LSTM、CEC、GRU、Bidirectional RNN（双方向RNN)、RNN Encoder-Decoder、BPTT、Attention、A-D変換、パルス符号変調器、高速フーリエ変換、ス
