-
Transformerの基本構造
Transformerは、エンコーダ(Encoder)とデコーダ(Decoder)の2つの主要な部分 [&he…
-
GAN(生成対向ネットワーク)
1. ジェネレータ(Generator) ジェネレータは、ランダムなノイズベクトル(通常は正規分布に [&he…
-
RNN(再帰型ニューラルネットワーク)
1. RNNの隠れ層では、過去の情報と新たな情報を統合する RNNの隠れ層では、前の時刻の隠れ状態( [&he…
-
LSTM(長・短期記憶)
1. LSTMの内部 LSTMの内部にある機構について説明します。LSTMには次の主要な要素がありま [&he…
-
機械学習単語TIPS
1. ノイズ(Noise) 意味 ノイズとは、データに含まれる不要な情報やランダムな変動のことです。 [&he…
-
潜在変数とは?
潜在変数(せんざいへんすう、英: Latent Variable)は、データの中に隠れている、直接観 [&he…
-
変分自己符号化器(VAE)とは?
変分自己符号化器(VAE)は、データを効率よく圧縮したり、新しいデータを生成したりするための機械学習 [&he…
-
機械学習の種類
機械学習には様々な学習方法があり、それぞれ異なる目的やデータの使い方を持っています。以下に、強化学習 [&he…
-
大規模言語モデルの構築のポイント
大規模言語モデル(Large Language Models, LLM)の構築において、事前学習(P [&he…
-
自己回帰モデル
自己回帰モデルとは 自己回帰モデルとは、過去のデータに基づいて未来のデータを予測するモデルのことです [&he…