AI/データサイエンス 【畳み込み/CNN】全結合のデメリット
CNNとは何か、畳み込みとは何かを解説する前準備として、全結合によるDNNのデメリットを説明します。
ディープラーニング
AI/データサイエンス 
AI/データサイエンス 【ディープラーニング】事前学習・ファインチューニング・転移学習とは何か、どう違うのか
事前学習（Pretraining）、ファインチューニング（Finetuning）、そして転移学習（Transfer Learning）という技術が何であるか、そしてそれぞれの違いは何なのかを解説していきます。
AI/データサイエンス 【ディープラーニング】ChatGPTの”GPT”とは何か？ – Generative Pretrained Transformer
GPT(Generative Pretrained Transforme)はOpenAIが2018年に公開した自然言語処理(NLP)のモデルです。GPTは事前学習済のTransformerベースのモデルで、ファインチューニングすることで生成タスクに用いることができます。
AI/データサイエンス 【ディープラーニング】Transformerとは何か – ChatGPTの元ネタを解説
ChatGPTが世界中で話題になっています。ChatGPTの"GPT"はGenerative Pre-trained Transformerです。今回はChatGPTの元ネタであるTransformerについて解説します。
AI/データサイエンス 【Transformer】Positional Encodingを徹底解説
2022年末にリリースされたOpenAIのサービスChatGPTが世界中で話題になっています。ChatGPTはGPT-3.5という言語モデルを使ったサービスですが、GPTというのはGenerative Pre-trained Transfo...
AI/データサイエンス 【Transformer】Multi-Head Attentionを徹底解説
今後、ChatGPTの元ネタであるTransformerについて解説記事を掲載しますが、今回はその準備としてMulti-Head Attentionを解説します。
AI/データサイエンス 【ディープラーニング】LSTM(Long Sort-Term Memory)とは何か
今回はRNNの一種であるLSTM(Long Short-Term Memory)について解説します。LSTM(Long Short-Term Memory)は文章・音声・時系列のようなシーケンシャルなデータの長期的な依存関係を扱うように設計されています。
AI/データサイエンス 【ディープラーニング】RNN(リカレントニューラルネットワーク)とは何か
今回は、シーケンシャルなデータに対して用いられるAIであるRNN(Recurrent Neural Network, 再帰的ニューラルネットワーク)について解説します。
AI/データサイエンス 【ディープラーニング】誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)とは何か
今回はディープラーニングにおいては重みを更新する際に用いられる誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)という手法について解説します。前回までに説明したニューラルネットワーク・パーセプトロン・活性化関数については他の記事を参照ください。
AI/データサイエンス 【ディープラーニング】活性化関数
今回は、ディープラーニングを学習するうえで理解が不可欠な活性化関数について説明します。