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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、入力データの性質とモデルの構造により異なります。

言語変圧器では、入力データは、モデルによって一度に1つずつ処理される単語やサブワードなどのトークンのシーケンスで構成されています。言語変圧器の注意メカニズムは、トークン間の意味のある関係を抽出するために、入力シーケンスのさまざまな部分に注意するように設計されています。入力シーケンスは通常、複数のセグメントまたは「ヘッド」に分割され、各ヘッドはそのセグメントのトークン間の関係に基づいて一連の注意ウェイトを計算します。次に、異なるヘッドの出力を連結し、直線的に変換して最終的な注意出力を生成します。

Vision Transformersでは、入力データは、モデルによってフラット化され処理される2Dパッチのシーケンスとして表される画像で構成されています。Vision Transformersの注意メカニズムは、オブジェクトの検出や画像分類など、手元のタスクに関連する機能を抽出するために、画像のさまざまな部分に参加するように設計されています。言語変圧器とは異なり、視覚変圧器の注意メカニズムは通常、複数のセグメントやヘッドを使用しません。代わりに、単一の注意マトリックスを使用して、画像内のパッチのすべてのペア間で注意力を計算し、その後、パッチの加重合計を生成するために使用されます。注意メカニズムの出力は、通常、さらなる処理のためにフィードフォワードニューラルネットワークに供給されます。

全体として、基礎となる注意の原則は言語とビジョン変圧器で類似していますが、特定の実装は、入力データの一意の特性とモデルの構造に合わせて調整されています。