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Attention Mechanism（注意機構）
AI説明要約: Attention Mechanism（注意機構）は、AI分野で重要な役割を果たす技術です。主に、大量のデータの中から関連性の高い情報に焦点を当てることを可能にします。具体的には、入力されたデータ（例えば文章）の各要素間の関係性を数値化し、重要な要素に高い「注意」を向けます。この技術は、機械翻訳、画像認識、自然言語処理など、様々な分野で利用されています。例えば、文章生成において、Attention Mechanismは単語間の関連性を学習し、より自然で文脈に沿った文章を作成するのに役立ちます。これにより、AIの表現…
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トランスフォーマー（ViT）の中身 ~ Multi-Head Attentionを画像処理で解説 ~
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CNN（畳み込みニューラルネットワーク）
AI説明要約: CNN（畳み込みニューラルネットワーク）は、画像認識や動画解析に特に強みを持つAI技術です。その核心は、畳み込み層と呼ばれる特殊な層にあります。この層は、入力データ（画像など）から特徴を抽出し、フィルタと呼ばれる小さなパターンを適用して、重要な情報を識別します。CNNは、多数の畳み込み層とプーリング層を組み合わせることで、複雑な画像データから高精度に情報を抽出し、分類や物体検出などのタスクをこなします。自動運転、顔認証、医療画像診断など、私たちの身の回りの様々な分野で利用されています。
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【図解NN】Part1 ニューラルネットワークの構造って？【NNの基本】 #Shorts
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Diffusion Model（拡散モデル）
AI説明要約: 拡散モデル（Diffusion Model）は、画像生成などのタスクで近年急速に注目を集めているAI技術です。これは、ノイズを徐々に画像に付加していく「拡散」過程と、その逆のノイズから画像を生成する「逆拡散」過程を組み合わせたモデルです。代表的な利用例として、高品質な画像生成、画像編集、動画生成などがあり、テキストからの画像生成や、既存の画像の高解像度化にも応用されています。他の画像生成技術と比較して、より自然で高品質な画像を生成できる可能性を秘めており、今後の発展が期待されています。
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【毎日論文投稿】LatentSync: Audio Conditioned Latent Diffusion Models for Lip Sync
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Embedding（分散表現）
AI説明要約: Embedding（分散表現）は、単語や文章を数値ベクトルに変換する技術です。これにより、単語間の意味的な類似度を計算し、類似した意味を持つ単語を近くに配置できます。自然言語処理の分野で広く利用されており、テキスト分類、感情分析、情報検索など、様々なタスクで活用されています。例えば、文章の意味を数値化して比較することで、検索エンジンの精度向上に貢献しています。また、単語の意味を捉えたベクトル表現は、機械学習モデルの入力として用いられ、モデルの学習性能を向上させる効果も期待できます。
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🧐埋め込みに基づく検索における理論的限界 | 🔬【ReelPaper】 #shorts #論文解説 #AI #情報検索 #機械学習
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LoRA（Low-Rank Adaptation）
AI説明要約: LoRA (Low-Rank Adaptation) は、大規模言語モデル (LLM) や画像生成AIの微調整に用いられる技術です。LLM全体を学習し直す代わりに、モデルの重みの変更を低ランク行列に限定することで、パラメータ数を大幅に削減し、少ない計算リソースで効率的な学習を実現します。これにより、特定のタスクやスタイルに特化したモデルを容易に作成でき、学習時間とコストを抑えながら、多様な表現を可能にします。画像生成AIでは、LoRAを利用して、特定のキャラクターや画風を学習させ、高品質な画像を生成する活用例があり…
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【完全版】全てのAI画像生成者必見！！トップクラスのAI画像生成者達が使っている最強のLoRAを完全解説！この1本でプロになれます！
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Mixture of Experts（MoE：専門家混合モデル）
AI説明要約: Mixture of Experts（MoE：専門家混合モデル）は、大規模なニューラルネットワークを効率的に学習させるための技術です。複数の「エキスパート」と呼ばれる小さなモデル群から構成され、入力データに応じて最適なエキスパートが選択され、その出力が統合されて最終的な予測を行います。これにより、モデル全体のパラメータ数を増やしつつも、計算コストを抑えることが可能です。自然言語処理や画像認識など、様々なAIタスクに応用されており、大規模モデルの性能向上と効率化に貢献しています。例えば、大規模言語モデルの分野では、M…
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【AI論文解説】Uni-Perceiver-MoE: スパース性の導入による汎用モデルの高速化
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RAG（Retrieval-Augmented Generation）
AI説明要約: RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、大規模言語モデル（LLM）の能力を最大限に引き出すための革新的なAI技術です。これは、LLMが質問に答える際に、事前に大量の情報を検索し、その結果を基に回答を生成する仕組みです。具体的には、まず関連性の高い情報をデータベースから検索し、それをLLMに入力することで、より正確で、最新の情報に基づいた回答を可能にします。RAGは、情報検索と生成AIを組み合わせることで、LLMの知識の限界を克服し、多様な用途に適用できる可能性を広げています。例えば…
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Dify最新！Knowledge PipelineでRAGが作りやすくなったので解説してみた
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RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）
AI説明要約: RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback、人間のフィードバックによる強化学習）は、AIモデルを人間の好みに合わせて調整する革新的な技術です。具体的には、人間のフィードバックを報酬として活用し、強化学習を通じてAIモデルの出力を洗練させます。これにより、単なる正解だけでなく、人間にとってより魅力的で役立つ応答を生成できるようになります。チャットボットの応答の質向上や、より人間らしい表現力の獲得に貢献しています。利用例としては、大規模言語モデルのチューニングや、AI…
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AIはどこまで人間に近づけるのか？脳を真似る最新AIエージェントとは
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RNN（再帰型ニューラルネットワーク）
AI説明要約: RNN（再帰型ニューラルネットワーク）は、時系列データや順序性のあるデータを処理するために設計されたニューラルネットワークの一種です。過去の情報を保持し、現在の入力と組み合わせて未来の予測を行います。RNNは、音声認識、自然言語処理、時系列予測など、様々な分野で活用されています。例えば、文章の生成や翻訳、株価の予測などに応用されています。RNNの構造は、情報をループ状に伝播させることで、データの前後関係を捉える能力を高めています。
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機械学習とAIって何が違うの？ #データサイエンス #生成ai
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Transformer（トランスフォーマー）
AI説明要約: Transformer（トランスフォーマー）は、2017年にGoogleの研究チームによって発表された、自然言語処理（NLP）分野で革新的な成果を上げたニューラルネットワークモデルです。従来のRNNやCNNに代わるものとして注目され、文章全体の文脈を捉えることに長けています。自己注意メカニズム（Self-Attention）を核とし、単語間の関連性を効率的に学習することで、翻訳、文章生成、質問応答など、様々なNLPタスクで高い精度を実現しました。GPT、BERT、T5など、多くの大規模言語モデル（LLM）の基盤技術…
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【プラモデル】しなやかな超可動が美しい…！大幅アレンジで美プラみたいになったアーシー！FLAMETOYS 風雷模型TRANSFORMERS 26 ARCEE #plamo #トランスフォーマー
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