Self-Attentionとは
Self-Attention（自己注意機構）とは、入力系列内の各要素間の関連性を学習するためのAttention機構です。主に、自然言語処理におけるTransformerモデルにおいて、文中の単語間の関係性を捉え、文脈を理解するために用いられます。
Self-Attention の基本概念
Self-Attention は、入力系列内の各要素に対して、他の全ての要素との関連性を計算し、各要素の表現を更新する仕組みです。これにより、モデルは文中の単語間の依存関係を捉え、文脈を考慮した表現を獲得することができます。
Self-Attention の仕組み
Self-Attention の仕組みは、主に以下の要素で構成されます。
- 入力系列（Input Sequence）: 文中の各単語の表現
- クエリ（Query）: 各単語の重要度を評価するための表現
- キー（Key）: 各単語の関連性を評価するための表現
- バリュー（Value）: 各単語の情報を表現
Self-Attention では、各単語のクエリと他の全ての単語のキーの類似度を計算し、その結果に基づいて各単語のバリューを重み付けします。これにより、モデルは各単語の文脈に応じた表現を獲得することができます。
Self-Attention の応用例
Self-Attention は、主にTransformerモデルにおいて利用されます。
- 機械翻訳: 文中の単語間の依存関係を考慮した翻訳
- 文章要約: 文中の重要な情報を抽出した要約
- 質問応答: 質問文と文中の単語間の関連性を考慮した回答
- テキスト分類: 文全体の文脈を考慮した分類
Self-Attention のメリット
- 長距離依存性の学習: 長い文における遠く離れた単語間の依存関係を学習できます。
- 文脈の理解: 文中の単語間の関係性を考慮することで、文全体の文脈を理解できます。
- 並列処理: 系列内の各要素を並列に処理できるため、高速な処理が可能です。
Self-Attention は、入力系列内の要素間の関連性を学習するための重要なAttention機構です。Transformerモデルにおいて、文脈を理解し、高性能な自然言語処理を実現するために不可欠な技術となっています。
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