Attentionは『ソフトな辞書引き』— カーネル回帰(Nadaraya-Watson推定)との等価性で本質を理解する 2026年7月2日 Transformer 「その動物は疲れていたので、道を渡れなかった」——この文の「その動物」が何を指す... Nadaraya-WatsonTransformerカーネル法機械学習統計自己注意
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 2026年7月2日 Transformer 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。... AttentionTransformer可視化深層学習自己注意行列
context vector(文脈ベクトル)とは何か — attentionが作る『動的なまとめ』を幾何で理解する 2026年7月1日 Transformer attention を勉強すると、Query・Key・Value という3人組と... context vectorTransformer文脈ベクトル深層学習自己注意
アテンションを直感で理解する ― 数式の前に『注目』のイメージをつかむ 2026年6月28日 Transformer 「アテンション(Attention)が大事なのはわかるけど、Query・Key・... NLPTransformer機械学習深層学習自己注意
iTransformerと変量方向の注意 ― 時系列Transformerを『反転』して変量間の関係を学ぶ 2026年6月28日 時系列分析 多変量時系列をTransformerで扱うとき、ふつうは「各時刻のスナップショッ... Transformer多変量時系列時系列分析機械学習自己注意