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トランス機械学習モデルでは、マルチヘッドの注意は通常の注意とどう違うのですか？まず、直感と次に数学的な視点を説明してください。
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トランス機械学習モデルでは、マルチヘッドの注意は、モデルが入力シーケンスのさまざまな部分に並行して注意を払うことを可能にする注意メカニズムのバリエーションです。

直感：
通常の注意は、入力シーケンスの値の加重合計を計算することで機能します。ここで、重みはクエリベクトルと各入力ベクトルの類似性によって決定されます。マルチヘッドの注意は、モデルがそれぞれ入力シーケンスのさまざまな部分に焦点を当てた複数の注意ウェイトまたは「ヘッド」のセットまたは「ヘッド」を計算できるようにすることにより、さらに一歩進んでいます。次に、各ヘッドの出力を連結および直線的に変換して、最終的な注意出力を生成します。入力シーケンスの複数の部分に同時に参加することにより、マルチヘッドの注意は、入力の異なる部分の間でより複雑な関係を潜在的にキャプチャする可能性があります。

数学的視点：
正式には、入力ベクトルのセット{v_1、v_2、...、v_n}とクエリベクトルqを与えられた場合、マルチヘッドの注意の出力は次のように計算されます。

1.最初に、入力ベクトルはキーベクトルのセットに直線的に変換されますk = {k_1、k_2、...、k_n}およびv = {v_1、v_2、...、v_n}の値ベクトルv = {v_1、v_2、...、v_n}ウェイトマトリックスW_KおよびW_V：
k_i = w_k * v_i
v_i = w_v * v_i

2.クエリベクトルQは、学習された重量マトリックスW_Qを使用して変換されます。
q = w_q * q

3. HETTERTIONS「HEADS」のそれぞれについて、クエリベクトルQおよびキーベクトルkを使用して、注意のセットを計算するために使用されますa^h = {a^h_1、a^h_2、...、a^h_n}：
a^h_i = softmax（q * k_i^t） / sqrt（d_k））
ここで、D_Kはキーベクトルの次元であり、SoftMax関数により、注意の重みが1に合計されることが保証されます。

4.各注意ヘッドは、注意力a^hを使用して、値ベクトルvの加重合計を生成します。
h^h = sum（a^h_i * v_i）

5.すべての注意ヘッドの出力は、単一のベクトルh^cに連結され、学習した重量マトリックスW_Oを使用して直線的に変換され、最終的な注意出力が生成されます。
h = w_o * h^c

複数の注意ウェイトを並行して計算することにより、マルチヘッドの注意により、モデルは異なる優先順位を持つ入力シーケンスのさまざまな部分に出席でき、入力の異なる部分間のより複雑な関係を潜在的にキャプチャできます。
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視覚変圧器や言語変圧器で使用すると、注意の実装はどのように異なりますか？
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視覚変圧器と言語変圧器における注意の実装は、主に注意メカニズムが適用される入力のタイプが異なります。

言語変圧器では、通常、文またはドキュメントを表す一連の単語埋め込みに注意が払われます。クエリベクトルは、シーケンス内の現在の位置から導出され、キーと値ベクトルはシーケンス内のすべての位置から導出されます。注意メカニズムにより、モデルは入力シーケンスのさまざまな部分に注意を払うことができ、機械翻訳や言語モデリングなどのタスクに特に効果的であることが示されています。

対照的に、視覚変圧器では、通常、画像を表すパッチのグリッドに注意が適用されます。クエリベクトルは各パッチから導出され、キーと値ベクトルはグリッド内のすべてのパッチから派生します。注意メカニズムにより、モデルは画像のさまざまな領域に注意を払うことができ、画像分類やオブジェクト検出などのタスクに効果的であることが示されています。

視覚変圧器における注意の実装の重要な違いの1つは、位置埋め込みの使用です。これは、グリッド内のパッチ間の空間的関係に関する情報をモデルに提供します。これらの位置埋め込みは、通常、注意メカニズムに供給される前にパッチ埋め込みに追加され、モデルがコンテンツとパッチの位置の両方に注意することができます。

全体として、注意の基本的なアイデアはビジョントランスと言語変圧器の両方で同じですが、特定の実装の詳細は、入力データの性質と手元のタスクに基づいて異なります。
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