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穴埋め問題で、Bert(日本語)の威力を体感する。
LGTM: 5
#Python #DeepLearning #深層学習 #bert #Transformer

Link: https://qiita.com/outermostkt/items/6fe48eaa7101925309f6

穴埋め問題で、Bert(日本語)の威力を体感する。 - Qiita

はじめに

タイトルのとおり、
穴埋め問題で、Bert(日本語)の威力を体感する。

『今日は最悪の一日だ。』
『今日は最高の一日だ。』

の前振りに対するBertの反応をみた。

環境

OS: windows
transfo...

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AttentionとKernel Smoothingの対応関係についてのメモ
LGTM: 3
#機械学習 #Attention #Transformer

Link: https://qiita.com/ae14watanabe/items/33d0541df0ff9d6577a8

AttentionとKernel Smoothingの対応関係についてのメモ - Qiita

Attentionを勉強する過程でKernel smoothingと等価なことをやっているのでは？！と思い，調べてみたら英語の文献1は出てきたのですが日本語で言及されているものを見たことなかったので，雑メモですが投稿します．

結論...

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画像向けMLP系初期ネットワーク構造まとめ
LGTM: 4
#機械学習 #画像認識 #MLP #Transformer

Link: https://qiita.com/TeamN/items/4135f9a8971d5185ea74

画像向けMLP系初期ネットワーク構造まとめ - Qiita

画像認識分野は、あれだけブイブイ言わせていたTransformerも、いつの間にやらMLP系に食われ気味で、諸行無常を1年間で感じられる恐ろしさ。

さて、そのMLP系ですが、同時期に3本出たので、その構造をまとめてみたい。
全部、2...

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畳み込み+Attention=最強？最高性能を叩き出した画像認識モデル「CoAtNet」を解説！
LGTM: 82
#機械学習 #DeepLearning #画像認識 #論文読み #Transformer

Link: https://qiita.com/omiita/items/b97e68e1bbfdfa71ba79

畳み込み+Attention=最強？最高性能を叩き出した画像認識モデル「CoAtNet」を解説！ - Qiita

オミータです。ツイッターで人工知能や他媒体の記事などを紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは @omiita_atiimoをご覧ください！
他にも次のような記事を書いていますので興味があればぜひ！

画像認識...

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データサイエンティストとは何か論争にAI(gpt-2)で終止符を打とうとした話
LGTM: 62
#Python #NLP #文書作成 #Transformer #gpt-2

Link: https://qiita.com/pao2/items/cedc59aa612c237bcc2b

データサイエンティストとは何か論争にAI(gpt-2)で終止符を打とうとした話 - Qiita

みなさん、こんにちは！

こちらは「ABEJA AdventCalendar　2021」の15日目の記事です。

データサイエンティストとは？

いきなりですが、データサイエンティストとは何でしょうか？

私自身、データサイエンテ...

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