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タグ 生成モデル

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生成AIが画像1枚から高品質3Dモデルの映像を作成する「Stable Video 3D」が公開/Stability AIが「Stable Video Diffusion」の技術を応用した生成モデルを開発

2024/03/19 このエントリーをはてなブックマークに追加 21 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Stable Video Diffusion 生成AI

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メタデータラボ株式会社、日本最大のLLMコミュニティ『ローカルLLMに向き合う会』へGPU/HPCサーバーを無償提供

2024/03/06 このエントリーをはてなブックマークに追加 7 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip ローカルLLM GaN GPU 無償提供 日本最大

メタデータラボ株式会社、日本最大のLLMコミュニティ『ローカルLLMに向き合う会』へGPU/HPCサーバーを無償提供 【メタデータラボ株式会社とは】 2018年6月からGPU/HPCサーバーの開発、製造、販売を開始しており、「GAN」などの生成モデルの研究を進めており、2021年5月からGPU/HPCサーバーを稼働させられる高負荷データ... 続きを読む

AWSのコード生成AI「CodeWhisperer」、生成モデルのカスタマイズが可能に。社内の独自ライブラリやAPIを生成コードに組み込める新機能がプレビュー公開

2023/10/18 このエントリーをはてなブックマークに追加 8 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip カスタマ AWS ライブラリ API コード生成AI

AWSのコード生成AI「CodeWhisperer」、生成モデルのカスタマイズが可能に。社内の独自ライブラリやAPIを生成コードに組み込める新機能がプレビュー公開 Amazon Web Services(AWS)は、コメントやコードの一部からAIがコードを自動生成してくれるサービス「Amazon CodeWhisperer」の新機能として、生成モデルをカスタマ... 続きを読む

拡散モデルで将棋の方策を学習する - TadaoYamaokaの開発日記

2023/07/16 このエントリーをはてなブックマークに追加 34 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Stable Diffusion 分布 確率分布 方策 将棋

拡散モデルで、将棋の方策を学習できないか試してみた。 拡散モデル 拡散モデルは、高品質で多様なサンプルを生成できる生成モデルである。 昨年8月にStable Diffusionが公開されたことで注目を集めている。 拡散モデルは、確率微分方程式によって表される確率分布を近似するモデルで、モード崩壊を起こさず多様な分布を... 続きを読む

AI 時代のコードの書き方, あるいは Copilot に優しくするプロンプターになる方法

2023/06/15 このエントリーをはてなブックマークに追加 282 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip COPILOT Transformer プロンプター 実装

Copilot をオープンベータ直後から長く使っていて、また補助的に ChatGPT も使いながらコードを書いていて、なんとなくコツがわかるようになってきた。 自分は生成モデルのことは表面的な理解しかしてない。雑にバックプロパゲーションの実装の写経したり、Transformer の解説とかは読んだが、にわかの域を出ていない。 ... 続きを読む

背景: 生成モデルとは  |  Machine Learning  |  Google for Developers

2023/06/11 このエントリーをはてなブックマークに追加 9 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Machine Learning 背景 ジェネレーティブ

フィードバックを送信 背景: 生成モデルとは コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 「敵対的ネットワーク生成」という名前で「ジェネレーティブ」とはどういう意味ですか? "ジェネレーティブ" は、判別モデルと対照的な統計モデルのクラスを表しています。 非公式に: ジェ... 続きを読む

統計数理シンポジウム 生成モデル 岡野原

2023/05/26 このエントリーをはてなブックマークに追加 21 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 岡野原 アジェンダ 岩波書店 中核 大輔

株式会社 Preferred Networks 岡野原 大輔 @hillbig 生成モデルは世界を どのように理解しているのか 「統計的機械学習」の中核としての 統計数理シンポジウム 2023/05/25 アジェンダ • 現在の代表的な生成モデル 大規模言語モデル/ 拡散モデル • 自己教師あり学習 / メタ学習 • 未解決問題 岩波書店 2023 一般向け 関連... 続きを読む

CyberAgent より、画像生成タスクにおける新たな評価指標の提案|teftef|note

2023/04/16 このエントリーをはてなブックマークに追加 24 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip CyberAgent Note 論文 近年 発展

こんにちはこんばんは、teftef です。今回は CyberAgent より、生成モデルから生成された画像の品質評価に関する論文です。近年の画像生 AI の発展によって、『高品質』な画像が生成できるようになりました。しかしよくよく考えてみると『高品質』というのは何でしょうか?人間の好みが違いをどのように評価するのでしょ... 続きを読む

ゲーム業界の業務を生成モデルはどのように改善するか|piqcy|note

2023/02/08 このエントリーをはてなブックマークに追加 5 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip モバイルゲーム 業務 ゲーム業界 活用推進 提案

本記事では、ゲーム業界において生成モデルがどのように業務の改善に貢献するか分析します。ゲーム業界でAI/MLの活用推進を検討されている方、またAI/MLの開発に携わっておりゲーム業界への提案を検討されている方に参考にしていただければ幸いです。 「ゲーム業界」として、スマートフォン向けのモバイルゲームを開発し... 続きを読む

まったく新しい合成音声をユーザーが独自設計できる生成モデル「Design Voice」

2023/01/13 このエントリーをはてなブックマークに追加 15 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 合成音声 ユーザー Enter 人工知能 文章生成AI

画像・文章生成AIが活気づくなか、人工知能と機械学習を使って吹き替えツールを製作するソフトウェア企業・Eleven Labsが、ゼロから新しい合成音声を設計できる音声合成モデル「Design Voice」を作成していることを明らかにしました。 This Voice Doesn't Exist - Generative Voice AI https://blog.elevenlabs.io/enter... 続きを読む

使える統計モデル10選(後編) | AIdrops

2020/04/20 このエントリーをはてなブックマークに追加 6 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 焦点 コンピュータシミュレーション 回帰モデル 前回 前編

使える統計モデル10選(後編) 前回の記事では、使える統計モデル10選の前編として、主に回帰モデルに焦点を絞って紹介しました。 今回はその後編に当たる生成モデル編です。生成モデル(generative model)は、端的に言うと、コンピュータシミュレーションによりデータを人工的に作ることができるモデルです。データが... 続きを読む

化学反応におけるDeep learningの適用 | Preferred Research

2019/09/06 このエントリーをはてなブックマークに追加 53 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 物性値 Preferred Research 合成 応用 予測

近年様々な分野に対してDeep learningの応用が研究されてきています。 化学の分野でも物性値の予測モデルや、化合物の生成モデルの研究などが盛んになってきています。最近では、有機化合物の合成を行う際に必要な化学反応の予測をDeep learningで行うという試みが行われてきているのでその先行研究サーベイをしました。... 続きを読む

【書籍紹介】ガウス過程と機械学習 - HELLO CYBERNETICS

2019/03/25 このエントリーをはてなブックマークに追加 15 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip ガウス過程 ガウス分布 HELLO CYBERNETICS

はじめに 目次とコメント 0章 たった5分でガウス過程が分かってしまう 1章 線形回帰モデル 2章 ガウス分布 3章 ガウス過程 4章 確率的生成モデルとガウス過程 5章 ガウス過程の計算法 6章 ガウス過程の適用 7章 ガウス過程による教師なし学習 ガウス過程のライブラリ GPy GPyTorch GPflow はじめに 既に機械学習界隈の... 続きを読む

線形回帰を1つ1つ改造して変分オートエンコーダ(VAE)を作る - 作って遊ぶ機械学習。

2018/03/24 このエントリーをはてなブックマークに追加 43 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip VAE 線形回帰 ディープラーニング 変分オートエンコーダ

2018 - 03 - 25 線形回帰を1つ1つ改造して変分オートエンコーダ(VAE)を作る ディープラーニング 変分近似 こんばんは. 今日は統計や 機械学習 において最も基本となる手法である線形回帰から出発し,1つ1つモデルや学習方法に変更を加えていき,最終的に深層学習の分野で非常に良く使われている生成モデルである変分オートエンコーダ(variational auto-encoder,VAE)... 続きを読む

識別関数、識別モデル、生成モデルの違いを解説 - HELLO CYBERNETICS

2017/06/09 このエントリーをはてなブックマークに追加 19 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip HELLO CYBERNETICS bookmark 解説

2017 - 06 - 08 識別関数、識別モデル、生成モデルの違いを解説 人工知能 人工知能-機械学習 Follow @ML_deep SNSでこの記事をシェアする Bookmark! Facebook Twitter Google+ Pocket はじめに 記事の目的:共通の認識を持てるようにするため なぜパターン認識と機械学習を引用するか 機械学習の目的 分類問題と回帰問題 分類問題について... 続きを読む

 
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