「トランスフォーマーと位置埋め込み：マスタリーのためのステップバイステップのNLPチュートリアル」
Transformer and Position Embedding Step-by-Step NLP Tutorial for Mastery
Transformersアーキテクチャの紹介, メインコンポーネント、利点、欠点、制約などをカバーします。このパートでは、PositionalEmbeddingレイヤーをカバーします。
私はTransformerについての新しいチュートリアルシリーズを開始します。 TensorFlowでステップバイステップで実装し、すべての部分を説明します。作成したすべてのレイヤーは、機械学習トレーニングユーティリティ（”mltu” PyPiライブラリ）に含まれており、他のプロジェクトで簡単に再利用できます。
これらのチュートリアルの最後には、NLPタスクでのTransformerのトレーニングと使用の実践的な例を作成します。
このチュートリアルでは、「Attention is All You Need」論文に基づいて、機械翻訳タスク用のTransformerモデルの実装手順を説明します。このモデルはTransformer（セルフアテンション）アーキテクチャに基づいており、従来のリカレントニューラルネットワーク（RNN）の代わりとなるものです。Transformerモデルは従来のリカレントニューラルネットワークよりも直感的であり、機械翻訳タスクでの最先端の結果を達成しています。
目次:
- Transformerアーキテクチャの紹介;
- 位置埋め込みレイヤーの実装;
- アテンションレイヤーの実装;
- エンコーダーレイヤーとデコーダーレイヤーの実装;
- Transformerモデルの構築;
- 機械翻訳タスクのデータの前処理;
- モデルのトレーニングと評価;
- トレーニング済みモデルを使用して新しいデータで推論を実行する。
Transformerアーキテクチャの紹介
CNNとRNN vs. Transformers
私のブログをフォローしていた場合、最近はCNNとRNNに焦点を当てていましたが、まだTransformerについては取り上げていませんでした。では、その違いは何でしょうか…
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