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denqueue
Self-Attentionに関するPFN岡野原氏の解説記事(2018年) https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/mag/rob/18/00007/00006/
blueboy
畳み込み → https://postd.cc/how-do-convolutional-neural-networks-work/ 幾何学的な処理。／ self-attention → https://j.mp/32G8H91 自然言語処理で使われ、関係を行列で示す。幾何学よりも抽象的。それを画像処理にも適用。
SndOp
すごい。最初からまったく理解できない。/旧来の画像認識でDFTを使うのは周波数スペクトルの比較で近似かどうかを判断するためと思うけど、、、SAが理解できず、もう一度読み直してもわからない。
blueboy
畳み込み → https://postd.cc/how-do-convolutional-neural-networks-work/ 幾何学的な処理。／ self-attention → https://j.mp/32G8H91 自然言語処理で使われ、関係を行列で示す。幾何学よりも抽象的。それを画像処理にも適用。
denqueue
Self-Attentionに関するPFN岡野原氏の解説記事(2018年) https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/mag/rob/18/00007/00006/
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08/31 (2020): 投稿 08/31 (2020): 「畳み込みを一切使わない」という記述に関して、ご指摘を受けました... 08/31 (2020): 投稿 08/31 (2020): 「畳み込みを一切使わない」という記述に関して、ご指摘を受けましたので追記いたしました。線形変換においては「チャネル間の加重和である1x1畳み込み」を実装では用いています。 08/31 (2020): 本論文で提案されているモデルの呼称に関して認識が誤っていたためタイトルおよび文章を一部修正しました。 言葉足らずの部分や勘違いをしている部分があるかと思いますが、ご指摘等をいただけますと大変ありがたいです。よろしくお願いします！(ツイッター:@omiita_atiimo) Self-Attentionを全面的に使った新時代の画像認識モデルを解説！ 近年の自然言語処理のブレイクスルーに大きく貢献したものといえば、やはりTransformerだと思います。そこからさらにBERTが生まれ、自然言語の認識能力などを測るGLUE Benchm
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