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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、主に入力表現とシーケンスの長さが異なります。

言語変圧器では、入力は通常、単語やサブワードなどの個別のトークンのシーケンスであり、1つのホットベクトルまたは埋め込みとして表されます。シーケンスの長さは非常に長く、場合によっては最大数千トークンです。注意メカニズムは、シーケンスのさまざまな部分に選択的に注意を払うために使用され、モデルがトークン間の複雑な関係を学習し、自然言語生成タスクなどの出力シーケンスを生成することができます。

対照的に、ビジョン変圧器では、入力は通常、画像パッチのセットであり、それぞれが高次元ベクトルとして表されます。シーケンスの長さは、言語変圧器と比較してはるかに短く、通常は数百のパッチしかありません。注意メカニズムは、さまざまなパッチに参加し、それらの間の空間的関係をキャプチャするために使用され、モデルがオブジェクトの検出や画像分類などの下流タスクに適した表現を学習できるようにします。

入力表現とシーケンスの長さは異なりますが、注意メカニズムの基本的なアイデアは両方のタイプの変圧器で同じままです。さまざまなレベルの重要性を持つ入力のさまざまな部分に参加し、参加した情報を使用して出力表現を生成します。
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オーディオデータの処理に使用される注意の実装はできますか？