自己関節は、一連のニューラルネットワーク学習シーケンスの要素間の関係を可能にする機械学習テクノロジーです。これは、テキスト、オーディオ、画像などのシーケンシャルデータの処理に使用されます。自己科学では、入力データは最初に一連のマークとして表され、次に一連の注意ウェイトを適用して処理します。シーケンス全体の各マークの相対的な重要性に注意してください。これにより、自己関節はシーケンス内の重要な要素に焦点を合わせ、無関係な要素を無視することができます。

自然言語処理、ドキュメントの要約、画像字幕など、さまざまなアプリケーションで自己承認が使用されています。また、BertやGPT-3などの強力な言語モデルの構築にも使用されます。自己実証は、多くの現代の深い学習モデルの重要な要素であり、長距離依存を理解する必要があるタスクに特に役立つことが証明されています。

自己発見の実用的な原則は、最初に入力データを一連のラベルとして示すことです。次に、各トークンに重量を割り当てます。これは、シーケンス全体に対するトークンの重要性を表します。体重は通常、注意スコアと呼ばれる一連の重量を使用して計算します。これらのスコアは、シーケンスのマークを比較して計算され、それらの間の類似性を測定します。次に、注意スコアを使用して注意重量を計算します。これは、シーケンス内の各マークの分布の重要性を割り当てるために使用されます。

従来のディープラーニングモデルと比較して、自己面倒にはいくつかの利点があります。まず、モデルがシーケンスの重要な要素に注意を払い、同時に無関係な要素を無視することができます。これにより、モデルがデータのコンテキストをよりよく理解し、よりよく要約するのに役立ちます。第二に、自己科学は、モデル学習モデルによって解決するのが難しい長距離依存関係を可能にし、従来の深い学習モデルを学習します。最後に、自己宣言を使用して、シーケンス内の要素間の複雑な関係をキャプチャすることができます。これにより、自然言語処理やドキュメント抽象などのタスクに適しています。

言語モデリング、シーケンスからシーケンスへの翻訳、画像字幕、テキスト分類など、多くの異なるタスクに自己推論を使用できます。また、より複雑なモデルを可能にするために、より良いテキストと画像表現を作成するためにも使用できます。自己科学は、リモート依存を理解する必要があるタスクに特に役立つことが証明されており、多くの自然言語処理タスクの強力なツールになります。さらに、セルフライブンを使用して、シーケンス内の要素間の複雑な関係をキャプチャすることができます。これにより、自然言語処理やドキュメントの概要などのタスクに適しています。モデルの精度とパフォーマンスを向上させるために、他のテクノロジー（自己スーパービジョンなど）を組み合わせることにより、自己関節をさらに強化できます。
Self-attention是一種機器學習技術，它允許神經網絡學習序列中元素之間的關係。 它用於處理順序數據，例如文本、音頻和圖像。 在Self-attention中，輸入數據首先表示為一系列標記，然後通過對標記應用一系列注意力權重來對其進行處理。 注意權重表示每個標記對整個序列的相對重要性。 這允許 self-attention 關注序列中的重要元素並忽略不相關的元素。

Self-attention已用於各種應用程序，例如自然語言處理、文檔摘要和圖像字幕。 它還被用於構建強大的語言模型，例如 BERT 和 GPT-3。 Self-attention是許多現代深度學習模型的關鍵組成部分，並且已被證明對需要理解長程依賴性的任務特別有用。

Self-attention 的工作原理是首先將輸入數據表示為一系列標記。 然後為每個令牌分配一個權重，該權重表示令牌對整個序列的重要性。 權重通常使用一組稱為註意力分數的權重來計算。 這些分數是通過將序列中的標記相互比較並測量它們之間的相似性來計算的。 然後使用注意力分數來計算注意力權重，這些權重用於為序列中的每個標記分配重要性。

與傳統的深度學習模型相比，Self-attention 有幾個優勢。 首先，它允許模型關注序列中的重要元素，同時忽略不相關的元素。 這有助於模型更好地理解數據的上下文並更好地概括。 其次，self-attention 允許模型學習傳統深度學習模型難以解決的遠程依賴關係。 最後，self-attention 可用於捕獲序列中元素之間的複雜關係，這使其適用於自然語言處理和文檔摘要等任務。

Self-attention可用於許多不同的任務，例如語言建模、序列到序列的翻譯、圖像字幕和文本分類。 它還可用於創建更好的文本和圖像表示，從而允許構建更複雜的模型。 Self-attention 已被證明對需要理解遠程依賴的任務特別有用，使其成為許多自然語言處理任務的強大工具。 此外，self-attention 可用於捕獲序列中元素之間的複雜關係，這使其適用於自然語言處理和文檔摘要等任務。 可以通過結合其他技術（例如自我監督）來進一步增強自我注意力，以提高模型的準確性和性能。