記事一覧

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...

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...

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...

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...

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...

生成AIでハリウッド映画の一コマを表現する方法 映画のシーンをプロンプトに反映させるためのポイント ハリウッド映画の名シーンを再現する際には、シーンのディテール、キャラクターの動き、背景の雰囲気など、細かな要素をプロンプトに反映させることが...

生成AIでハンドサインを表現する方法 基本的なハンドサインとそのプロンプト作成のポイント 画像生成AIを使ってハンドサインを表現する際、手の形や指の配置を具体的にプロンプトに反映させることが重要です。例えば、ピースサインやサムズアップのような...

生成AIでマリンスポーツを表現する方法 マリンスポーツの種類をプロンプトで明確にするポイント マリンスポーツを表現する際、ジェットスキーやサーフィンのようなクラシックなスポーツから、最近人気のジェットパックやフライボードといった新しいアクテ...

生成AIで電話機を表現する方法 昔の電話機と現代の電話機の違いをプロンプトに反映させるポイント 生成AIであるMidJourneyやStable Diffusionなどを活用して、電話機の進化をプロンプトで表現する際には、レトロな電話機と現代のスマートフォンの特徴を明...

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...

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...

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...

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...

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 ...

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...