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misshiki
"Transformer、基本的には下記に基づいて直感的に理解できます。1Transformerはネットワーク分析に類似する 2Transformerはグラフニューラルネットワークの一種である 3グラフニューラルネットワークはRNNの拡張である"

その他
stealthinu
Transformerの仕組みについてなるべく直感的に理解できるような説明。直感的と言いつつだいぶ詳しく説明されている。

その他
IGA-OS
時間あるときにちゃんと読む

その他
misshiki
misshiki "Transformer、基本的には下記に基づいて直感的に理解できます。1Transformerはネットワーク分析に類似する 2Transformerはグラフニューラルネットワークの一種である 3グラフニューラルネットワークはRNNの拡張である"

2023年02月21日 リンク

その他
shunkeen
Self-Attentionは重み付き有向グラフの隣接行列やんけ!Cross-Attentionは2部グラフ、上三角なMasked Self-AttentionはDAGやんけ!動的にグラフ構築できるやんけ!的な話?(読んでもよくわかっていない人並みの感想)

その他
naggg
昔、同じ主張のYouTubeを見て、「詳細は次回」のまま次回がなかったことがあったので、助かるー

その他

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ネットワーク分析から直感的に理解するTransformerの仕組みと処理の流れ - あつまれ統計の森

グラフ理論と隣接行列 グラフ理論は点と線で物事を表す理論です。たとえば駅の路線図では下記のように駅... グラフ理論と隣接行列 グラフ理論は点と線で物事を表す理論です。たとえば駅の路線図では下記のように駅を点、路線を線で表します。 東京メトロホームページより 上記の路線図では「駅と駅が隣接するかどうか」を中心に取り扱う一方で、それぞれの位置や方角などは厳密に再現はされません。このように、「隣接するかどうか」のみに着目して物事を表す際の理論を「グラフ理論」といいます。 グラフ理論では点をノード(node)、線をエッジ(edge)、全体をグラフ(graph)と定義します。数式で表すと$G = (V,E)$のように表しますが、$V$が頂点のVertice、$E$がEdge、$G$がGraphであるとそれぞれ解釈すると良いです。 グラフの表記法に関しては主に2ドル$通りあり、「1図を用いる」と「2隣接行列を用いる」をそれぞれ抑えておくと良いです。例があるとわかりやすいので下記のWikipediaの例を元

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  • yojik2025年04月11日 yojik
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