論文の概要: Machine Learning for Brain Disorders: Transformers and Visual Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12068v1
• Date: Tue, 21 Mar 2023 17:57:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-22 13:43:06.078038
• Title: Machine Learning for Brain Disorders: Transformers and Visual Transformers
• Title（参考訳）: 脳障害のための機械学習:トランスフォーマーと視覚トランスフォーマー
• Authors: Robin Courant, Maika Edberg, Nicolas Dufour and Vicky Kalogeiton
• Abstract要約: トランスフォーマーは当初、自然言語処理(NLP)タスク用に導入されたが、コンピュータビジョンを含む多くのディープラーニング分野に急速に採用された。 本稿では、注意機構(Section 1)を導入し、次にビジョン変換器を含む基本変換器ブロックを紹介する。 最後に,画像分類以外のタスク,例えば検出,セグメンテーション,生成,ラベルなしのトレーニングに適用されるVisual Transformerを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.186575888568896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformers were initially introduced for natural language processing (NLP) tasks, but fast they were adopted by most deep learning fields, including computer vision. They measure the relationships between pairs of input tokens (words in the case of text strings, parts of images for visual Transformers), termed attention. The cost is exponential with the number of tokens. For image classification, the most common Transformer Architecture uses only the Transformer Encoder in order to transform the various input tokens. However, there are also numerous other applications in which the decoder part of the traditional Transformer Architecture is also used. Here, we first introduce the Attention mechanism (Section 1), and then the Basic Transformer Block including the Vision Transformer (Section 2). Next, we discuss some improvements of visual Transformers to account for small datasets or less computation(Section 3). Finally, we introduce Visual Transformers applied to tasks other than image classification, such as detection, segmentation, generation and training without labels (Section 4) and other domains, such as video or multimodality using text or audio data (Section 5).
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは最初自然言語処理(NLP)タスクのために導入されたが、コンピュータビジョンを含む多くのディープラーニング分野に急速に採用された。 入力トークン(テキスト文字列の場合の単語、視覚トランスフォーマー用の画像の一部)のペア間の関係を計測し、注意を喚起する。 コストはトークンの数で指数関数的です。 画像分類において最も一般的なTransformer Architectureは、様々な入力トークンを変換するためにTransformer Encoderのみを使用する。 しかし、伝統的なトランスフォーマーアーキテクチャのデコーダ部分を使用するアプリケーションも数多く存在する。 ここではまず注意機構(Section 1)を紹介し,次にビジョン変換器(Section 2)を含む基本変換器ブロックを紹介する。 次に、小さなデータセットや少ない計算量を考慮したビジュアルトランスフォーマーの改良について論じる(セクション3)。 最後に、画像分類以外のタスク(検出、セグメンテーション、生成、トレーニングなど)にラベル無しで適用する視覚トランスフォーマティブ(第4節)と、テキストや音声データを用いたビデオやマルチモーダリティ(第5節)を導入する。

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