※特記なき場合、発売日は講談社コミックプラスによる
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テレビアニメ.
エイベックス・ビジネス・ディベロップメント
ポーション頼みで生き延びます
ポーション頼みで生き延びます! 続
少弐頼隆
少弐 頼隆（しょうに よりたか）は、戦国時代の武将。少弐政資の長男。兄弟姉妹に少弐高経、少弐資元、南殿（松浦政室）がいる。
宗像教授世界篇
さくらんボニータ
来歴.
個人成績.
吉田豊信 (姫路市長)
来歴.
FC店
広州日本人学校
歴史.
アクセス.
アテンション (機械学習)
人工ニューラルネットワークにおけるアテンション（）は認知的な注意を模倣するように設計された手法である。注意機構（）とも呼ばれる。
アテンションは入力データのある部分を強化し他の部分を弱化する効果をもつ。その動機は、ネットワークが、データの小さくても重要な部分にもっと注意を払うべきということである。 データのどの部分が他の部分よりも重要であるかを文脈に依存できる柔軟性をもつ。これは実行時に固定されているべき標準的な重みとは対照的であり、実行時に変更可能な「ソフトウェイト」としての役割に由来する。
アテンションの応用先として以下が挙げられる：
背景.
アテンションは次の役割を果たすモジュールとして設計されている：
この要件は機械翻訳を含む自然言語処理に限らず、画像内の離れた位置にある対象を参照したい画像認識や、音高の時間的な変動を捉えたい音声合成など、幅広いタスクで求められていた。このような背景から「任意長の列を列に変換する際、各位置の入力を直接取り込むモジュール」として提唱・活用されているのがアテンション機構である。
概念.
アテンションは「入力ベクトル列のクエリ依存動的重みづけ和」に相当する演算である。
この式が表すように、アテンションでは各出力に対して関連ベクトルと入力ベクトルから重みを求め、その重みに基づいて全入力を取り込む。これにより入力列全体を各出力ベクトルへ直接取り込みつつ、重みの動的計算によって任意長のベクトル列を扱える。すなわち「任意長の列を列に変換する際、各位置の入力を直接取り込むモジュール」として機能している。
最初の概念式とほぼ同様の形である一方、入力をバリューへ変換したうえで和を取れる柔軟性が追加されている。
言語翻訳の事例.