mm_0824
-
-
【論文解説】OpenAI 『DALL-E』を理解する
さてさて、以前OpenAIの『DALL-E』のブログをもとに、モデルを想像しながら解説しましたが、もう既に論文が出ていますので、今回はきちんと論文に沿って解説をしていきたいと思います。 https:/ ...
-
-
【論文解説+Tensorflowで実装】VQ-VAEを理解する
今回は、VQ-VAE(Vector Quantised-Variational AutoEncoder)を解説したいと思います。 VQ-VAEもVAE(Variational AutoEncoder) ...
-
-
【Python (Tensorflow) による実装付き】Variational Auto-Encoder (VAE) を理解する
今回は、2014年に提案された画像生成モデル “Variational Auto-Encoder (VAE) ” について解説していきたいと思います。 仕組みの詳細まで踏み込んでいるため、計算などが複 ...
-
-
Gumbel-Max Trick(ガンベル最大トリック)を理解する
2023/2/8 Gumbel-Max Trick, がんベル最大トリック
さて、今回はカテゴリカル分布から効率的にサンプリングする方法であるGumbel-Max Trick(ガンベル最大トリック)について解説したいと思います。 Gumbel-Max Trickを使うと、De ...
-
-
【論文解説】自然言語処理と画像処理の融合 - OpenAI 『CLIP』を理解する
今回はOpenAIの『CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)』を解説したいと思います。 CLIPは画像の分類に利用されるモデルですが、今までのモデル ...
-
-
【論文解説】BARTを理解する
2022/1/15
今回は、『BART(Bidirectional Auto-Regressive Transformer)』を解説したいと思います。 簡単に言うと、BARTはBERTをSequence-to-Seque ...
-
-
【論文解説】Open Domain Question Answering 「REALM」を理解する
2021/6/20 NLP, Question Answering
前回、オープン・ドメインの質疑応答タスクに対して、BERTを全面的に採用し、End-to-Endで学習することができるORQA(Open Retrieval Question Answering)を紹 ...
-
-
【論文解説】Open Domain Question Answering 「ORQA」を理解する
2021/6/20 Question Answering
今回は、ドメインが指定されていない質疑応答タスクであるOpen Domain Question AnsweringをEnd-to-Endで学習するモデル「ORQA(Open-Retrieval Que ...
-
-
文章から画像を生成するOpenAI 「DALL-E」について解説
2021年1月5日にOpenAIのサイトに「DALL·E: Creating Images from Text」という記事が公開されました。 OpenAIは最近、自然言語処理技術を使って非常に自然なニ ...
-
-
【論文解説】Sparse Transformerを理解する
2021/6/20 NLP, Transformer
さて、今回はOpenAIから提案された、attentionを効率化することで長い系列を取り扱うことを可能にしたSparse Transformerの論文について解説したいと思います。 この仕組みはGP ...