AI・機械学習

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【入門者向け】Perplexityを直観的に理解する

今回は、BERTやGPT3などの言語モデルを評価する際に一般的に利用されているperplexity(パープレキシティ)について解説したいと思います。 ここでは、厳密な説明というよりは直観的にわかりやすく、論文等を読んでいてぱっとイメ...
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Frechet Inception Distance(FID)を理解する

前回の記事ではGANの評価指標としてよく用いられているInception Scoreについて解説しました。 今回はもう一つの代表的な評価指標であるFrechet Inception Distance(FID)について解説...
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Inception Scoreを理解する

さて、今回はGANの評価指標としてよく使われているInception Score(IS)について解説したいと思います。 Inception Scoreの評価式は以下で表され、大きければ大きいほどGANの性能が良いと言われます。 ...
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OpenAI GPT-3 APIの使い方を解説

2021年11月18日にOpenAIが「GPT-3」のウェイティングリストを解除すると発表しました。 これにより申請すれば誰でもGPT-3のAPIを使用できるようになります。 ということで、GPT-3のAPIについて実...
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【入門者向け】畳み込み処理と転置畳み込み処理を理解する

今回は畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network; CNN)で使われている畳み込み演算(convolution)や、GAN(Generative Adversarial Network)で使わ...
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【論文解説+実装(PyTorch)】DCGANを理解する

さて、今回は2015年に提案されたDCGAN(Deep Convolutinoal Generative Adversarial Networks)について解説していきたいと思います。 DCGANは学習が難しいとされていた畳み込み層...
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ドロップアウト(Dropout)を理解する

今回はバッチ正規化(Batch Normalization)に続き、ディープラーニングでは一般的となっているドロップアウト(Dropout)について解説したいと思います。 ドロップアウトはオーバーフィッティングを減らすことができる非...
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ドラクエ画像でOpenAI 『CLIP』を使う

さて今回は、以前こちらの記事で紹介しているOpenAIの『CLIP』を使って遊んでみたいと思います。 ここでは、CLIPの詳細については全く触れないので、興味がある方は以下の記事を参考にしてください。 CLIP(C...
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【解説+実装】PixelCNNを理解する

さて、今回は画像の生成モデルの一つであるPixelCNNを解説し、最後にPyTorchで簡単に実装していきたいと思います。 PixelCNNは、まず2016年に以下の論文でPixelRNNなどとともに提案された画像の生成モデルです。...
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【論文解説】VQ-VAE2を理解する

これまでVAE(Variational Auto-Encoder)やVQ-VAE(Vector-Quantized VAE)について解説しましたが、今回はGANとも並ぶ精度を実現したVQ-VAE2(Vector Quantized-Var...
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