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AWS Certified Machine Learning - Specialty 対策学習
1.はじめにこちらは、学習に活用したUdemyの教材になります。
日本語でのユースケースを基に問題が提示されています。
とても便利なので、活用させていただいています。
https://www.udemy.com/course/aws-30-b/learn/quiz/5433622/result/914784894#overview
今回は、自分の整理を第一にユースケースを基にどんなサービスをど
Vit(VisionTransformer)について理解を深める第二部[EncoderからMLPヘッドについて理解する]
1.第一部のおさらい
TransfomerからEncoderのみを活用したとて分かりやすいモデルであるVisionTransfomer(以後Vitとする)ですが、前回までは主にパッチとEmmbedingについて詳しく説明したと思います。
今回説明するのは、上の図であるTransfomer Encoderの部分からMLP HEADです。
Encoder、そしてMulti-Head-Self-At
Vit(VisionTransformer)について理解を深める第一部 [Input layerについて理解する]
1.VisionTransfomerってなに?Visiontransfomerというものは、Attension(注意機構)を活用した画像分類モデルです。
VisionTransfomerが登場する前は、ResNetやEfficientNetなどのCNN(畳み込みニューラルネットワーク)が主流かつ高精度なモデルでした。
しかし、
2020年にVit(VisionTransfomer)が登場したのです
階層的クラスタリングについて知識を深めていこう!空間拡張性などにも触れていく
階層的クラスタリングデンドログラム(dendrogram)
縦軸:クラスター間距離
横軸:データ
階層的クラスタリングのメリット
上の図のように、誰がどのクラスターに属しているのか詳しく可視化することが可能!
Remark階層的クラスタリングには2通りある
分割型⇨全体が一つのクラスタになった状態から始めて,再帰的に対象集合の分割を繰り返す。
凝集型⇨バラバラの状態にあり、この時点では全