作ってわかる！自然言語処理AI
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あらすじ
最新の自然言語処理(NLP)では、Transformerという種類のニューラルネットワークが使われるようになりました。 TransformerはBERTやGPT2などのAIで採用され、NLP技術にブレークスルーをもたらしましたが、その特徴は、高い性能とさまざまな用途に使える汎用性の高さにあります。 本書では、Transformerの構造を理解するためにBERTとGPT2を一から実装し、またNLPプログラムを作成するために必要となる、Transformerを拡張して応用AIを作成する方法を紹介します。 Transformerの実装では、Transformerの中心となるSelf-Attention層の作成やテキストのエンコード方法など、最も基礎的な部分から、Pythonのコードをもとに解説をしています。 また、学習では、事前学習と特定のタスクに向けたファインチューニングという、Transformerに特徴的な2段階のステップを、両方とも行います。 ニューラルネットワークの実装は、TensorFlow 2を利用します。
商品情報
- 著者
- 出版社 シーアンドアール研究所
- ジャンル
- 電子版配信開始日 2022/01/18
- ファイルサイズ 55.69 MB
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