論文の概要: Attention mechanisms in neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03329v1
• Date: Tue, 06 Jan 2026 17:12:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-08 18:12:46.060509
• Title: Attention mechanisms in neural networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークにおける注意機構
• Authors: Hasi Hays,
• Abstract要約: 注意機構により、学習された重み付け関数を通じて、モデルが入力シーケンスの関連部分に選択的にフォーカスすることができる。 このモノグラフは、アテンションメカニズムの包括的かつ厳密な数学的処理を提供し、その理論的基礎、計算的性質、現代のディープラーニングシステムにおける実践的実装を含んでいる。 自然言語処理、コンピュータビジョン、マルチモーダル学習の応用は、注意機構の汎用性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Attention mechanisms represent a fundamental paradigm shift in neural network architectures, enabling models to selectively focus on relevant portions of input sequences through learned weighting functions. This monograph provides a comprehensive and rigorous mathematical treatment of attention mechanisms, encompassing their theoretical foundations, computational properties, and practical implementations in contemporary deep learning systems. Applications in natural language processing, computer vision, and multimodal learning demonstrate the versatility of attention mechanisms. We examine language modeling with autoregressive transformers, bidirectional encoders for representation learning, sequence-to-sequence translation, Vision Transformers for image classification, and cross-modal attention for vision-language tasks. Empirical analysis reveals training characteristics, scaling laws that relate performance to model size and computation, attention pattern visualizations, and performance benchmarks across standard datasets. We discuss the interpretability of learned attention patterns and their relationship to linguistic and visual structures. The monograph concludes with a critical examination of current limitations, including computational scalability, data efficiency, systematic generalization, and interpretability challenges.
• Abstract（参考訳）: 注意機構はニューラルネットワークアーキテクチャの基本パラダイムシフトであり、学習された重み付け関数を通じて入力シーケンスの関連部分に選択的にフォーカスすることができる。 このモノグラフは、アテンションメカニズムの包括的かつ厳密な数学的処理を提供し、その理論的基礎、計算的性質、現代のディープラーニングシステムにおける実践的実装を含んでいる。 自然言語処理、コンピュータビジョン、マルチモーダル学習の応用は、注意機構の汎用性を示している。 本稿では,自動回帰変換器,表現学習用双方向エンコーダ,シーケンス・ツー・シーケンス翻訳,画像分類用ビジョントランスフォーマ,視覚言語タスク用クロスモーダルアテンションを用いた言語モデリングについて検討する。 経験的分析では、トレーニング特性、モデルのサイズと計算に関連するパフォーマンスのスケーリング法則、注意パターンの可視化、標準データセット間のパフォーマンスベンチマークが明らかにされている。 本稿では,学習した注意パターンの解釈可能性とその言語的・視覚的構造との関係について論じる。 このモノグラフは、計算のスケーラビリティ、データ効率、体系的な一般化、解釈可能性の問題など、現在の限界を批判的に検証することで締めくくっている。

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