論文の概要: Transformers for scientific data: a pedagogical review for astronomers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12069v2
- Date: Thu, 19 Oct 2023 02:24:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-20 11:16:12.295033
- Title: Transformers for scientific data: a pedagogical review for astronomers
- Title（参考訳）: 科学データ変換器--天文学者の教育学的考察
- Authors: Dimitrios Tanoglidis, Bhuvnesh Jain, Helen Qu (University of
Pennsylvania)
- Abstract要約: ChatGPTと関連する生成AI製品はトランスフォーマーとして知られている。
トランスフォーマーとそれらが生み出す自己維持機構は、自然科学に広く関心を寄せている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The deep learning architecture associated with ChatGPT and related generative
AI products is known as transformers. Initially applied to Natural Language
Processing, transformers and the self-attention mechanism they exploit have
gained widespread interest across the natural sciences. The goal of this
pedagogical and informal review is to introduce transformers to scientists. The
review includes the mathematics underlying the attention mechanism, a
description of the original transformer architecture, and a section on
applications to time series and imaging data in astronomy. We include a
Frequently Asked Questions section for readers who are curious about generative
AI or interested in getting started with transformers for their research
problem.
- Abstract（参考訳）: chatgptと関連する生成ai製品に関連するディープラーニングアーキテクチャはtransformersとして知られている。
最初は自然言語処理、トランスフォーマー、そしてそれらが生み出す自己認識機構に応用され、自然科学に広く関心を集めている。
この教育的かつ非公式なレビューの目的は、科学者にトランスフォーマーを導入することである。
このレビューには、アテンションメカニズムの基礎となる数学、オリジナルのトランスフォーマーアーキテクチャの説明、天文学における時系列データや画像データへの応用に関するセクションが含まれている。
我々は、生成AIに興味がある読者や、研究問題のためにトランスフォーマーを使い始めることに興味がある読者のために、頻繁に質問するセクションを含む。
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