TadaoYamaoka https://blog.hatena.ne.jp/TadaoYamaoka/ TadaoYamaokaの開発日記 https://tadaoyamaoka.hatenablog.com/ コンピュータ将棋 Transformer 前回までは、ネットワーク全体をTransformerで構成したところ、ResNetと比較して精度が上がらないという結果になった。今回は、ResNetとTransformerを組み合わせて、初めにResNetで特徴マップを作成した後、その特徴マップを座標ごとに分割しトークンとして、Transformerに入力することを試す。 ネットワーク構成 ResNetは12ブロック256フィルタとし、Transformerはヘッド数8、feedforward256、8層とする。 Transformerの埋め込みの次元はResNetのフィルタ数となるため256、トークン数は座標の数になるため81になる。Res… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftadaoyamaoka.hatenablog.com%2Fentry%2F2024%2F05%2F28%2F235352" title="大規模言語モデルで将棋AIを作る その４（ResNetの特徴マップ） - TadaoYamaokaの開発日記" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2024-05-28 23:53:52 rich https://tadaoyamaoka.hatenablog.com/entry/2024/05/28/235352 1.0 100%