AI・機械学習・データサイエンス– category –

A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）は2016年にデミス・ハサブネスと同事によって提案された強化学習アルゴリズムです。複数のエージェントが非同期で学習を行うことで効率を高め、DeepMindのアトミックプレイなどに応用されました。 【この記事の...

Advantage Actor-Critic (A2C) は、強化学習における優れた性能を実現する手法として注目を集めています。2016年にDeepMindによって提案され、その後多くの研究者により改良が続けられました。 【この記事の目次】 A2Cの仕組み A2Cの進化 A2Cとその他のア...

Automatic1111は、Stable Diffusionモデルを基にしたオープンソースのプロジェクトです。高度な文言処理能力と柔軟なカスタマイズ性で、ユーザーが自分の思い描く画像を自在に生み出すことができるようになっています。 【この記事の目次】 A1111の概要 St...

「A/Bテスト（モデル）ってどういう意味？」「他の用語とどう違うの？」こういった疑問を持つ方に向けて、A/Bテスト（モデル）の基礎からポイントまでQ&A形式でまとめました。 【この記事の目次】 A/Bテスト（モデル）とは何か A/Bテスト（モデル）が注目...

5x5 Convは深層学習モデルにおいて重要な役割を果たす畳み込み演算の一つ。特に、2次元の特徴マップから情報を抽出するために利用される。ここではその仕組みと応用例について掘り下げる。 【この記事の目次】 5x5 Convとは何か 5x5 Convの歴史的背景 5x5 ...

4bit量子化は、音声や画像のデータを効率よく処理するための技術です。1980年代から広く利用され、現在では低解像度の圧縮や特定の応用分野で威力を発揮しています。 【この記事の目次】 4bit量子化とは 4bit量子化と8bit量子化の比較 技術的な詳細 歴史と...

3x3 Convは、ディープラーニングにおける畳み込みニューラルネットワーク(CNN)において広く使用される小さなフィルタです。2014年のImageNetコンテストで入賞したGoogLeNetが注目を浴びてから、研究者たちの間で定着しました。 【この記事の目次】 3x3 Con...

3D Gaussian Splattingは、リアルタイムの三次元物体表現を可能にする先端技術。深度学習とレンダリング技法の融合により、視覚認識やVR/AR分野で注目を集めている。 【この記事の目次】 基本概念 技術的背景 比較検討 応用と展開 まとめ 【基本概念】 3D ...

3次元畳み込みニューラルネットワーク(3D-CNN)は、画像処理から動画解析まで幅広い応用を持つ技術です。1980年代にCNNが登場し、2010年代には3D-CNNの研究開発が始まりました。この記事ではその仕組みと活用事例を紹介します。 【この記事の目次】 3D-CNN ...

「3D物体認識ってどういう意味？」「他の用語とどう違うの？」こういった疑問を持つ方に向けて、3D物体認識の基礎からポイントまでQ&A形式でまとめました。 【この記事の目次】 3D物体認識の概要 3D物体認識が生まれた背景 3D物体認識の仕組み 3D物体認識...