01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
ニューラルネットワークでは、入力層・隠れ層・出力層の構成や、畳み込み、全結合、活性化関数などをどの順序で組み合わせるかがモデルアーキテクチャに含まれます。Transformerでは、Attention、フィードフォワードネットワーク、残差接続、正規化などを積み重ね、用途に応じてエンコーダーのみ、デコーダーのみ、または両者を組み合わせます。この設計によって、入力をどのように変換し、分類、埋め込み生成、文章生成などの出力を得るかが決まります。ただし、アーキテクチャだけで性能が決まるわけではなく、学習によって得られる重みやバイアス、データ、計算資源なども関係します。複雑すぎるモデルには、学習データへ過度に適合する可能性もあります。
02 / IN PRACTICE
Model Architectureの活用例
たとえば、こんな場面で
画像分類では畳み込み層を含む構成、文章生成ではデコーダー型Transformerを候補として検討できます。目的に合うアーキテクチャを選び、入力から必要な形式の出力へ変換できるように設計します。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
名称だけで判断せず、使用する層や処理要素、データの流れ、出力形式を確認します。アーキテクチャの違いは推論方法や必要資源にも影響するため、用途と併せて比較することが重要です。
参考資料
Defining a Neural Network in PyTorch — PyTorch Tutorials 2.15.0+cu132 documentation （新しいタブで開きます）What Is a Neural Network? | IBM （新しいタブで開きます）How AI Inference works - AWS Prescriptive Guidance （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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