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より少ないデータから表形式データを推論することを学習(2/2)

1.より少ないデータから表形式データを推論することを学習(2/2)まとめ ・パフォーマンスを向上させるために反事実条件と合成の2つの新しい事前トレーニングを導入 ・経験則を用いてデータの一部分のみを使って計算効率を最適化出来ないかを調査...
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より少ないデータから表形式データを推論することを学習(1/2)

1.より少ないデータから表形式データを推論することを学習(1/2)まとめ ・自然言語推論は通常の文章を対象にした研究は多いが構造化データに適用する研究は少ない ・EMNLP 2020で表形式データ解析用にカスタマイズされた初の事前トレー...
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Jukebox:歌声を含む生のオーディオを生成可能なニューラルネット(2/2)

1.Jukebox:歌声を含む生のオーディオを生成可能なニューラルネット(2/2)まとめ ・Jukeboxは局所的には一貫性のある音楽を作成できるが曲全体で見るとまだ構造把握が甘い ・ダウンサンプリングとアップサンプリングを行っているた...
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Jukebox:歌声を含む生のオーディオを生成可能なニューラルネット(1/2)

1.Jukebox:歌声を含む生のオーディオを生成可能なニューラルネット(1/2)まとめ ・音楽におけるスタイル転送が歌声を含む生の音声データで可能なOpen AIのJukeboxの紹介 ・CD品質の音楽は1,000万を超えるタイムステ...
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Google Research:2020年の振り返りと2021年以降に向けて(3/5)

1.Google Research:2020年の振り返りと2021年以降に向けて(3/5)まとめ ・機械学習アルゴリズムや基礎理論の研究により効率的な手法の探求が前進 ・強化学習は履歴データの利用やサンプル効率の向上、適用分野の拡大 ...
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