AI・機械学習

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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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社会人がAIを学ぶためのスクールをご紹介

人工知能・AI・データサイエンスといったブームはまだ続いており、今後もホットかつ重要な分野となりそうです。 これらの分野を学ぶことは社内でのキャリアアップや転職、独立などにおいて非常に役立つことは間違いありません。 しかしなが...
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Batch Normalizationを理解する

今回は、今や当たり前のように使われているBatch Normalization(バッチ正規化)について解説したいと思います。 バッチ正規化は色々な仕組みで使われており、一般的なニューラルネットワークやTabNetなどでも使われていま...
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【論文解説】TabNetを理解する

さて今回は、最近テーブルデータの予測においてKaggleでもよく使われているTabNetの解説をしたいと思います。 このサイトでは自然言語処理分野がメインで画像認識分野を少しという感じでしたが、テーブルデータについても面白い発展があ...
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【解説+実装】Sparsemax関数を理解する

今回は、テーブルデータの処理で良好な結果を残しているTabNetなどで使われているSparsemax関数について解説したいと思います。 Sparsemaxは複数ラベルのある分類問題に通常使われるSoftmax関数を変形したものです。...
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