【深層学習】忙しい人のための Transformer と Multi-Head Attention【ディープラーニングの世界 vol.29 】#107 #VRアカデミア #DeepLearning

忙しくない人向けの完全版はこちら！ → https://youtube.com/watch?v=50XvMaWhiTY

Transformer とその基幹である Multi-Head Attention を、忙しい人向けに結構なスピード感で解説しました。10分以内部門（？）では最も深く(分かりやすく？)数式の解説をしたものだと思います！
(この動画は、完全版の復習に使うのが丁度いいかもしれません)

※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。

☆お知らせ☆
AIcia Solid Project 公式HPが出来ました！！！
https://sites.google.com/view/aicia-official/top
HPでは私たちや動画コンテンツの紹介、板書データの公開などをしています。是非ご活用ください！！

▼関連動画
Deep Learning の世界 https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxKXf__soUoAEOrbLAOnVHCP

自然言語処理シリーズ https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxL4XdCRjUCC0_flR00A6tJR

▼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/14b8f10b0ee98aa181b7
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
ご視聴ありがとうございました！
面白かったら高評価、チャンネル登録お願いします。
動画の質問、感想などは、コメント欄やTwitterにどうぞ！
お仕事、コラボのご依頼は、TwitterのDMからお願い致します。
動画生成：AIcia Solid (Twitter: https://twitter.com/AIcia_Solid/ )
動画編集：AIris Solid (妹) (Twitter: https://twitter.com/AIris_Solid/ )

=======

Logo: TEICAさん ( https://twitter.com/T_E_I_C_A )
Model: http://3d.nicovideo.jp/works/td44519
Model by: W01fa さん ( https://twitter.com/W01fa )