小さく始めて、小さく続ける。小さく始めて、小さく続ける。効率的なTransformer医療分野さらに発展していく可能性もTransformerというモデルディープラーニングのモデルは、多数提案されています。ジェフリー・ヒントン氏をはじめとする研究者が2006年に、新しい深層化の技術を提案し、広くディープラーニングが知られるようになる前に、CNNRNNLSTMなどのモデルは、提案されています。これらのモデルは、長い時間をかけて研究開発されてきて、ディープラーニングのモデルとしてさらに活用されるようになったと言えます。一方で、2006年以降、多くのディープラーニングのモデルが提案されています。ResNetGANなどです。これらは提案されて間もないですが、普及しています。2017年に提案されたTransformerは、登場以来多くの関心を集めています。RNNやLSTMに比べて、並列化に向くメカニズムを持つTransformerは、自然言語処理で巨大なデータセットを使った学習を可能にし、驚異的な成果を挙げています。Transformerは今では、自然言語処理を筆頭に多様な領域で注目されており、幅広い分野で研究開発が進んでいます。自然言語処理コンピュータビジョン強化学習などの視点から、Transformer周りの状況をサーベイ論文の紹介を中心に、見ていきます。Transformersの略で、Transformerを採用したディープラーニングのモデルです。2018年に発表され、自然言語処理のタスクで高スコアを達成したBERTは、Transformerベースのモデルの可能性を更に広く世に知らしめたと言えるかもしれません。2021年2月までに、BERTのアイデアを参考にDistilBERTRoBERTaXLNetBioBERTなどいくつものモデルが、発表されています。(2020)があります。GPT-3BERT同様に、Transformerを活用したディープラーニングのモデルとして広く知られているのが、GPT-3です。GPT-3は、AI研究開発組織であるOpenAIが2020年に発表しました。別の記事で紹介したように、GPT-3の性能は驚きを持って世界に知られることになりました。OpenAIが発表してきたGPTシリーズの第三弾であるGPT-3の、改良研究はさらに進められていると予想できます。Transformerサーベイ論文サーベイ論文も出てきています。(2021)などがあります。(2020)があります。コンピュータビジョン自然言語処理の分野で誕生したTransformerですが、今ではコンピュータビジョン関連分野でも活用されています。OpenAIは、Transformerを利用したディープラーニングのモデルGPTの、コンピュータビジョン版とも言える研究成果を発表しています。GPTでは、画像の一部を隠した写真がインプットとして与えられ、隠されている部分の画像を予測して復元する、というタスクで、Transformerを利用したモデルが高い精度の結果を出したことを示しました。(2020)など様々あります。機械学習の一つで、ディープラーニングにも応用されています。Fiveなどは、ディープラーニングと強化学習を組み合わせて使用しています。強化学習の領域でも、Transformerの活用が進んでいます。(2019)などがあります。自然言語処理や画像認識という視点からだけではなく、多様な面からTransformerは研究開発が進められています。効率的なTransformerTransformerは、コンピュータの処理の効率化をはじめとする、様々な効率化が試みられています。(2020)などがあります。領域でもTransformerの活用が模索されています。(2020)などがあります。発展していく可能性もここまで見たように、2017年にTransformerモデルが提案されてから、2021年まで急速にTransformer関連研究は進んでおり、多方面での応用も試みられています。応用が試みられていることが分かります。Transformerは、モデルの改善という面でも理論から応用に近い領域での改良に至るまで、色々なアイデアが考案され、実験されています。今後、私たちの社会でTransformer関連技術が革新をもたらす可能性があります。興味があるテーマと関連する分野でTransformer技術はどう扱われているのか、ここで紹介したリソースを確認してみるのも良いのではないでしょうか。コピーtudukeruをフォローするtudukeru小さく始めて、小さく続ける。このプログラミング言語を聞いたことはあるでしょうか。GAFAMという言葉を聞いたことがあるでしょうか。頭文字を取ったもので、ビッグ・ファイブとも呼ばれています。いう経験をしたことがある人は、多いと思います。Learning)は、機械学習の手法の一つです。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。上に表示された文字を入力してください。最近のコメントアーカイブ2021年8月2021年3月2021年2月2021年1月2020年12月2020年11月カテゴリーUncategorized小さく始めて、小さく続ける。小さく始めて、小さく続ける。最近のコメントアーカイブ2021年8月2021年3月2021年2月2021年1月2020年12月2020年11月カテゴリーUncategorizedタイトルとURLをコピーしました。