Hiroki Naganuma

参考文献

• Transformerとは？AI機械学習の仕組みを解説: ほぼ情報がない / メリットデメリットの羅列
• 【入門】深層学習の革命児！Transformer を今こそ理解しよう: 良い、エンコーダーに関しては、これをまず読むべき
• Transformerとは？数学を用いた徹底解説：Encoder編: Encoder について詳しい
• 深層学習界の大前提Transformerの論文解説！: より Attention に関して詳しい解説
• Transformerとは・基礎知識を初心者向けにわかりやすく解説: 特に必要ない
• 【図解】誰でもわかるTransformer入門！凄さ・仕組みをわかりやすく解説: Multi-head Attention nお礼がわかりやすい
• LLMファインチューニングのためのNLPと深層学習入門 #14 Transformer:学習時のマスク化アテンション
• 図で理解するTransformer:細かい処理が図解されてる
• 作って理解する Transformer / Attention
• Transformerのデータの流れを追ってみる
• 自然言語処理の必須知識 Transformer を徹底解説！
• ChatGPTのベースとなった「Transformer」とは？その凄さと今後の可能性をわかりやすく解説！
• 「機械学習で時系列予測はできるのか」論議がTransformerと共に帰ってきた
• 社内勉強会報告：Transformer最新動向
• 「Transformer」の仕組み──AIによる画像・動画生成や自然言語処理で話題の深層学習モデルを理解する
• 30分で完全理解するTransformerの世界: いろんな応用までうまくまとまってる

Main Papers

• Attention Is All You Need