深層学習:Deep Learning

U-netの概要 U-Netは、画像セグメンテーション（画像の各ピクセルを対応するクラスに割り当てるタスク）におけるディープラーニングアーキテクチャの一つであり、2015年に提案されたこのネットワークは、医療画像処理...

WordPieceについて WordPieceは、自然言語処理（NLP）タスクで用いられるトークン化アルゴリズムの一つで、特に"BERTの概要とアルゴリズム及び実装例について"にも述べているBERT（Bidire...

Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)の概要 Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPM）は、画像生成やデータ補...

Unigram Language Model Tokenizerについて Unigram Language Model Tokenizer（UnigramLM Tokenizer）は、自然言語処理（NLP）タスク...

マルコフ決定過程（MDP）と強化学習を統合したアルゴリズム "マルコフ決定過程(MDP)の概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べているマルコフ決定過程（MDP）と"強化学習技術の概要と各種実装について"で述べ...

  GAT (Graph Attention Network)の概要 "深層学習におけるattentionについて"でも述べている深層学習におけるattention(注意機構)は、 画像や自然言語の特定の部分に注意を...

DDIM (Diffusion Denoising Score Matching)の概要 DDIM（Diffusion Denoising Score Matching）は、画像のノイズを除去するための手法の1つで、...

Skip-thought vectorsの概要 Skip-thought vectors（Skip-thought ベクトル）は、文の意味表現を生成するニューラルネットワークモデルで、文脈を考慮した文の埋め込み（...

Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)の概要 Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) は、連続状態空間と連続行動空間を持つ強化...

Variational Graph Auto-Encoders(VGAE)の概要 "オートエンコーダー"で述べているようなオートエンコーダは、 入力されたデータを潜在空間における低次元ベクトルとして表現するものだ...