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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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確かに、トランスモデルは、文の単語や画像のピクセルなどのシーケンシャルデータの処理と理解に使用されるニューラルネットワークの一種です。トランスは、入力データを処理するエンコーダーと出力を生成するデコーダーの2つの主要なコンポーネントで構成されています。

エンコーダは、文などの入力データを取得し、ニューラルネットワークの一連のレイヤーに渡します。エンコーダーの各レイヤーは、入力データを処理して、そこから機能を抽出します。その後、機能はデコーダーに渡され、それらを使用して出力を生成します。

従来のニューラルネットワークとは異なり、トランスは固定数の入力または出力機能に依存していません。代わりに、注意メカニズムを使用して最も重要な機能を特定し、出力を生成する際にそれらに焦点を合わせます。これにより、入力データのコンテキストを学び、その意味を理解することができます。

変圧器は、自然言語処理からコンピュータービジョンまで、幅広いタスクで使用されます。それらは、自然言語処理で特に人気があり、正確で人間のようなテキストを生成するために使用されます。