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。

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AIcia Solid Project 公式HPが出来ました！！！
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▼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！

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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
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