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BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)は、自然言語処理タスクのための大型のプリトレイン済みの言…
GPT
GPT (Generative Pre-trained Transformer)は、OpenAIが開発した大規模な言語処理用のプリトレインド・トランスフォーマーモデルです。 GPT…
Self-Attention
Self-Attentionは、Attentionの一種で、入力シーケンスの中で各元の位置が、他の元とどの程度相互作用を持っているかを計算する手法です。 Self-Attentio…
Transformer
Transformerは、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮するニューラルネットワークのアーキテクチャのひとつです。Transformerは、Encoder-Decoderの…
Attention
Attentionは、seq2seqのアーキテクチャにおいて、Decoderが生成する出力に対して、Encoderが生成した中間表現から重要な情報を選択する手法です。 Attent…
Encoder-Decoder
Encoder-Decoderは、seq2seq (sequence-to-sequence) のアーキテクチャの一種で、入力シーケンスを受け取り、それを固定長の中間表現 (エンコ…
Bidirectional RNN
Bidirectional RNN (Bidirectional Recurrent Neural Network) は、RNNのアーキテクチャの一種で、入力シーケンスを 2 つの…
LSTM
LSTM (Long Short-Term Memory) は、時系列データを処理するためのニューラルネットワークのアーキテクチャのひとつです。RNN (Recurrent Neu…
GRU
GRU (Gated Recurrent Unit)は、RNNの中でも特に高いパフォーマンスを発揮する手法の一つです。GRUは、LSTM (Long Short-Term Memo…
RNN
RNN (Recurrent Neural Network)は、時系列データを処理するためのニューラルネットワークの一種です。RNNは、入力データに対して再帰的に処理を行うことがで…
単語埋め込み（word embedding）
単語埋め込み（Word Embedding）は、自然言語処理（NLP）において単語やフレーズを数値ベクトルに変換する手法です。単語埋め込みは、単語間の類似性や文法的な構造を捉えるこ…
マルチタスク学習
マルチタスク学習とは、複数のタスクを同時に学習する手法のことを指します。この手法は、人間が日常生活で行うように、複数の目的を同時に達成することができるようになるよう、人工知能モデル…
姿勢推定
姿勢推定タスクとは、画像や動画中の物体がどのような姿勢をとっているかを推定するタスクのことを指します。このタスクは、画像や動画から特定の物体を検出し、その物体がどのような姿勢をとっ…
セグメンテーション
セグメンテーションタスクとは、画像や動画中の物体を個別に分割するタスクのことを指します。このタスクは、画像や動画から特定の物体を検出し、その物体を個別に分割することで、画像や動画中…
物体識別
物体識別タスクとは、画像や動画から物体を識別するタスクのことを指します。このタスクは、画像や動画から特定の物体を検出し、その物体の名前を推定するものです。 例えば、画像から犬や猫、…
敵対的生成ネットワーク（GAN）
敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Network, GAN）とは、2つのニューラルネットワークからなる生成モデルのことを指します。GANは、生成…
変分オートエンコーダ
変分オートエンコーダ（variational autoencoder）とは、生成モデルの一種である自己符号化器（autoencoder）の拡張版です。変分オートエンコーダは、生成モ…
生成モデル
生成モデル（generative model）とは、データを生成するモデルのことを指します。生成モデルは、入力データから出力データを生成するように学習されます。生成モデルは、潜在変…
ファインチューニング
ファインチューニング（fine-tuning）とは、転移学習を行う際に行う、転移元となる既存のモデルを転移先のタスクに適したように再学習することを指します。 ファインチューニングは…
転移学習
転移学習（transfer learning）とは、既に学習されたモデルを別のタスクに応用することを指します。 転移学習を行うことで、新しいタスクを効率的に学習させることができます…