この記事は、会員限定記事ですので、アクセスすることができません。購読してアカウントをアップグレードすると、本記事に加え、既存の会員専用コンテンツが全て読めるようになります。
料金および本ブログの詳細、団体購読などについては、「本ブログについて」をご覧ください。
畳み込み層やトランスフォーマーのような自己注意機構も使わず、多層パーセプトロンだけで高精度な画像分類を実現する「MLP-Mixer」。先週 Google Research から発表されたこちらの論文、業界内でちょっとした衝撃が走りました。本記事では、簡単な例も交えながら、要点を解説してみたいと思います。
この記事は、会員限定記事ですので、アクセスすることができません。購読してアカウントをアップグレードすると、本記事に加え、既存の会員専用コンテンツが全て読めるようになります。
料金および本ブログの詳細、団体購読などについては、「本ブログについて」をご覧ください。