ディープラーニングの基礎（61～90）– ディープラーニングの基本概念とニューラルネットワークの仕組みを理解します。 –
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【０から学ぶAI】第89回：変分オートエンコーダ（VAE）
前回の振り返り：オートエンコーダ 前回の記事では、データを圧縮し、再構成する技術であるオートエンコーダ（Autoencoder）について解説しました。オートエンコーダは、入力データを低次元の潜在表現に圧縮し、そこから再び元の形に近いデータを復元する... -
【０から学ぶAI】第88回：オートエンコーダ
前回の振り返り：生成的敵対ネットワーク（GAN） 前回の記事では、生成モデルの一種である生成的敵対ネットワーク（GAN: Generative Adversarial Network）について解説しました。GANは、生成器（Generator）と識別器（Discriminator）の2つのネットワーク... -
【０から学ぶAI】第87回：生成的敵対ネットワーク（GAN）の基礎
前回の振り返り：自己教師あり学習 前回の記事では、ラベルなしデータを活用した自己教師あり学習（Self-Supervised Learning）について解説しました。自己教師あり学習では、データの一部を隠してその隠された部分を予測するタスクなどを行い、モデルがラ... -
【０から学ぶAI】第86回：自己教師あり学習
前回の振り返り：GPTモデルの概要 前回の記事では、自然言語生成に特化したGPT（Generative Pre-trained Transformer）モデルについて解説しました。GPTは、次に来る単語を予測しながら文章を生成する自己回帰型の仕組みを持つモデルで、自然な文章の生成... -
【０から学ぶAI】第85回：GPTモデルの概要
前回の振り返り：BERTモデルの概要 前回の記事では、BERTモデルについて解説しました。BERTは、双方向の文脈を同時に捉えることで、文の意味を深く理解することができるTransformerベースのモデルです。BERTは、文脈の前後関係を考慮しながら、自然言語処... -
【０から学ぶAI】第84回：BERTモデルの概要
前回の振り返り：Transformerモデルの基礎 前回の記事では、自然言語処理において主流のモデルとなっているTransformerモデルについて解説しました。Transformerは、従来のRNNやLSTMとは異なり、Attention機構を中心に据えたアーキテクチャで、シーケンス... -
【０から学ぶAI】第83回：Transformerモデルの基礎
前回の振り返り：注意機構（Attention） 前回の記事では、注意機構（Attention）について解説しました。注意機構は、入力データの中から重要な部分に注目し、適切な情報に集中して処理を行う仕組みです。これは特に長いシーケンスを扱う場合に、モデルがど... -
【0から学ぶAI】第82回：注意機構（Attention）
前回の振り返り：シーケンス・ツー・シーケンスモデル 前回の記事では、シーケンス・ツー・シーケンスモデル（Seq2Seq）について解説しました。このモデルは、入力のシーケンス（例えば文章や音声データ）を受け取り、出力のシーケンスを生成する仕組みで... -
【0から学ぶAI】第81回：シーケンス・ツー・シーケンスモデル ～文章から文章を生み出す魔法の箱～
皆さん、こんにちは！今日もAIの世界を探求する旅を続けましょう。前回は、GRUという効率的でパワフルなモデルについて学びましたね。LSTMの複雑さを解消しつつ、その能力を最大限に引き継いだGRUは、まさに時系列データ処理における頼れる存在と言えるで... -
【0から学ぶAI】第80回：ゲート付き再帰ユニット（GRU） – LSTMのスマートな弟分、その魅力と活躍の場を探る
皆さん、こんにちは！AIの冒険を続ける皆さん、今日も一緒に新たな知識を深めていきましょう。前回は、時系列データのスペシャリスト、LSTMについてじっくりと学びましたね。その複雑な構造と、まるで記憶力抜群の頭脳のような働きに、きっと驚かれたこと... -
【０から学ぶAI】第79回：長短期記憶（LSTM） 〜RNNの改良版であるLSTMを解説
前回のおさらいと今回のテーマ 前回は、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）について学びました。RNNは、時系列データやシーケンスデータを扱うのに適しており、過去の情報を保持して未来の予測や分類を行うモデルです。しかし、RNNには勾配消失問題とい... -
【０から学ぶAI】第78回：再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の基礎 〜時系列データを扱うモデルを説明
前回のおさらいと今回のテーマ 前回は、データの次元を削減しつつ、重要な情報を保持するための手法であるプーリング層について解説しました。今回は、時系列データやシーケンスデータを効率的に扱うことができる再帰型ニューラルネットワーク（Recurrent ... -
【０から学ぶAI】第77回：プーリング層
プーリング層とは？ こんにちは！今回は、ニューラルネットワークにおいて「プーリング層」という重要な要素について学んでいきます。プーリング層は、主に畳み込み層で抽出された特徴を圧縮し、データの次元を削減する役割を持っています。畳み込みニュー... -
【０から学ぶAI】第76回：畳み込み層
畳み込み層とは？ こんにちは！今回のテーマは、「畳み込み層（Convolutional Layer）」についてです。畳み込み層は、画像データや音声データの特徴を抽出するために非常に重要な役割を果たす層であり、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の中心的な要... -
【０から学ぶAI】第75回：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の基礎 〜画像データに特化したモデルを説明
前回のおさらいと今回のテーマ 前回は、転移学習について学びました。転移学習を使えば、既存の学習済みモデルを新しいタスクに応用でき、少量のデータや短時間で高精度な結果を得られることがわかりました。今回は、特に画像データの処理において非常に効...
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