AI・機械学習

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【論文解説】Open Domain Question Answering 『RAG』を理解する

今回はOpen Domain Question Answeringの第三弾としてFacebookから提案された『RAG(Retrieval-Augmented Generation)』を紹介したいと思います。 第一弾は『ORQA』、...
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【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。 『DALL-E』は文章を与えると、...
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【論文解説+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)と同じで潜在変数を使った画像など...
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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。 (新しく勉強した分野なので、おかしなところがあればご指摘ください) 原論文はこちら...
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Gumbel-Max Trick(ガンベル最大トリック)を理解する

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)を解説したいと思います。 Gumbel-Max Trickを使うと、Deep Learningなどでよくあるよ...
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【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(1)

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、今までのモデルと何が違うかというと、自然言語処...
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【論文解説】BARTを理解する

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-Sequence(Seq2Seq)の形にし...
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【論文解説】Open Domain Question Answering 「REALM」を理解する

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)を紹介しました。 今回は...
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【論文解説】Open Domain Question Answering 「ORQA」を理解する

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 Question Answering)」を解...
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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ュースを生成することができるGP...
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