Self-Attentionとは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

Self-Attentionとは

Self-Attentionは自然言語処理の分野で広く使用されているAttentionメカニズムの一種です。Self-Attentionは、系列データの各要素間の関係性を学習することで、文脈を考慮した特徴量を抽出することができます。

Self-Attentionは、Transformer architectureの重要な構成要素の一つであり、並列処理が可能なため効率的な学習が可能となっています。Self-Attentionは、各要素に対して重み付けを行うことで、重要な情報に注目することができるのです。

Self-Attentionは、系列データの各要素を、その要素自身を含む系列全体の文脈を考慮して表現することができます。つまり、Self-Attentionは、系列データ内の長距離依存関係を捉えることが可能なのです。

Self-Attentionは、Query、Key、Valueの3つのベクトルを用いて計算されます。Queryベクトルは、注目する要素を表現し、KeyとValueベクトルは、系列全体の情報を表現しています。

Self-Attentionは、様々なタスクで活用されています。例えば、機械翻訳や感情分析、文章要約など、自然言語処理の多くのタスクでSelf-Attentionが用いられているのです。

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