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私は、ニューラルネットワークにおけるトランスの概念を理解するのに苦労しています。できるだけ以前の知識を必要とする方法で私にそれを説明してもらえますか？
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トランスは、言語や音声などの連続データの処理に使用されるニューラルネットワークアーキテクチャの一種です。トランスアーキテクチャの主要な革新は、その注意メカニズムであり、モデルが入力シーケンスのさまざまな部分に焦点を合わせ、予測を行うときにそれに応じて重量を量ることができます。
注意メカニズムは、入力シーケンスのすべての部分が予測を行うために等しく重要ではないという原則で動作します。たとえば、ある言語から別の言語に文を翻訳する場合、モデルは、正しい翻訳を生成するために、文、動詞、およびオブジェクトの主題に注意する必要がある場合があります。注意メカニズムにより、モデルは、固定方法でシーケンス全体を処理する必要があるのではなく、入力の最も重要な部分に焦点を合わせることができます。
トランスフォーマーは、言語翻訳、テキスト分類、音声認識など、さまざまなタスクで非常に効果的であることが示されています。近年、自然言語加工（NLP）の分野で最も広く使用されているアーキテクチャの1つになりました。