Attentionの数式を行列の形で完全に理解する — QK^T・softmax・重み付き和を図で追う
Transformer を学ぼうとして、この式の前で固まった経験はありませんか。...
次元削減の全体像 — PCA・t-SNE・UMAPの使い分け
100次元のデータを人間が理解するにはどうすればよいでしょうか。100個の散布図...
matplotlibのcmap（カラーマップ）完全ガイド — 一覧・使い分け・Norm・自作まで
ヒートマップを描いたら、見せたい構造がぼやけてしまった。散布図に第3の変数を色で...
np.meshgridの使い方を完全図解 — 格子点の仕組みからindexing・sparse・3D可視化まで
3Dサーフェスで関数の形を眺めたい、等高線図でデータの分布を可視化したい、ヒート...
Attention重みの可視化と解釈 — Transformerの内部を覗く方法
Transformerベースのモデルは、機械翻訳、文書分類、質問応答など多くのタ...
【matplotlib】Basemapで地図情報をPythonで扱う方法を解説
matplotlib Basemapは、Python経由で2次元の地図を扱うため...
t-SNEの理論と使い方を解説して高次元データを可視化する
t-SNE(t-distributed Stochastic Neighbor ...
【matplotlib】センサーデータ等の時系列ステータスを可視化する(カテゴリカル変数)
matplitlibを用いて時系列のセンサーのステータスをプロットする際に、どの...
【matplotlib】FuncAnimationを理解しアニメーションを作成する
matplotlibでは、アニメーションを実装する方法として、ArtistAni...
Pythonで行列の線形変換を可視化する
行列の線形変換によって、どのようにベクトルが変化するでしょうか。 また、正方行列...