深層学習 | 機械学習と情報技術

埋め込みの次元を増やす・結合するとは何をしているのか — 次元拡張の意図とメリット・落とし穴

2026年7月5日深層学習

100人を10畳の部屋に詰め込むと、誰もが隣の人とぶつかります。同じ100人を、...

Transformer マルチモーダル学習埋め込み次元深層学習表現学習

Multi-Head Attentionの理論と実装を完全解説

2026年7月4日 Transformer

私たちが文章を読むとき、無意識のうちに複数の視点から情報を処理しています。たとえ...

Multi-Head Attention NLP Self-Attention Transformer 深層学習

Seq2Seq（Encoder-Decoder）モデルの理論と実装を解説

2026年7月4日 RNN

自然言語処理における機械翻訳、テキスト要約、対話システムなど、多くのタスクでは「...

Encoder-Decoder RNN Seq2Seq 機械翻訳深層学習系列変換

Transformer Decoderの構造とMasked Self-Attentionの仕組み

2026年7月4日 Transformer

ChatGPTに文章を書かせるとき、モデルは「文章全体」をいきなり出力しているわ...

Cross-Attention Decoder Masked Attention Transformer 深層学習

Transformer Encoderの構造と実装を完全理解する

2026年7月4日 Transformer

「銀行に行く」と「銀行の土手に座る」——同じ「銀行」という単語でも、周りの単語に...

Encoder NLP Self-Attention Transformer 深層学習

Superposition（重ね合わせ）と特徴の多義性 — ニューラルネットは次元より多くの特徴をどう詰め込むか

2026年7月4日深層学習

画像認識モデルの中間層を調べていて、「犬の耳」にだけ強く反応するニューロンを見つ...

Transformer XAI スパースオートエンコーダ深層学習表現学習解釈性

Grokking（グロッキング）— 過学習のはるか先で突然訪れる汎化を実測する

2026年7月4日深層学習

機械学習を学ぶと、必ずこう教わります。「訓練精度が100%に達してテスト精度が上...

weight decay 最適化機械的解釈性汎化深層学習過学習

Multi-Headは全部必要か？ — Attentionヘッドの冗長性・重要度・プルーニング

2026年7月3日 Transformer

Multi-Head Attention の教科書的な説明はこうです——「複数の...

Multi-Head Attention Transformer プルーニングヘッド重要度モデル圧縮深層学習

位置エンコーディングの理論 — sin/cos・RoPE・ALiBi

2026年7月2日 Transformer

Self-Attentionには本質的な問題があります。入力トークンの順番を入れ...

ALiBi RoPE sin/cos Transformer 位置エンコーディング機械学習深層学習

FlashAttentionの仕組み — IO-Aware Exact Attentionでメモリ帯域を克服する

2026年7月2日 Transformer

Transformerの計算コストで最も問題になるのがSelf-Attentio...

Attention FlashAttention GPU Transformer 推論最適化深層学習

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