AI

近年、自然言語生成のデータ拡張は、AIモデルの性能向上に不可欠な技術として注目されています。本記事では、この技術の基本概念や具体的な活用方法を詳しく解説します。さらに、実際の応用例や背景についても掘り下げ、わかりやすく紹介します。データ拡張Read More...

グラフニューラルネットワークの伝達学習とは？グラフニューラルネットワークの伝達学習とは、グラフ構造を持つデータに対して、事前に学習した知識を転用する手法です。従来のニューラルネットワークでは扱いにくかった関係性の強いデータを活用でき、学習時Read More...

自己教師付きグラフ学習とは？自己教師付きグラフ学習は、ラベルなしデータを活用して、グラフ構造から有益な情報を抽出する機械学習手法です。従来の教師あり学習とは異なり、データの構造そのものを自己教師信号として利用します。これにより、ラベル付けがRead More...

自然言語処理のエンティティリンクとは？自然言語処理のエンティティリンクとは、テキスト内に出現する固有名詞や専門用語を識別し、適切なデータベースのエンティティにリンクさせる技術です。これにより、機械が文脈を正しく理解し、情報の一貫性を確保するRead More...

強化学習の確率的政策とは？強化学習の確率的政策とは、エージェントが行動を選択する際に、決定的なルールではなく確率的に選択を行う方法です。従来の決定的政策と異なり、同じ状態でも異なる行動をとる可能性があるため、多様な環境に適応しやすい特徴があRead More...

グラフニューラルネットワークの伝播とは？グラフニューラルネットワーク（GNN）の伝播とは、グラフ構造を持つデータをニューラルネットワークに適用する際の情報拡散のプロセスです。各ノードは隣接ノードの情報を集約しながら、ネットワーク内で特徴を伝Read More...

シーケンスモデリングの注意機構とは？シーケンスモデリングの注意機構は、自然言語処理や時系列データ解析において、入力の各要素がどの程度重要かを学習し、適切に重み付けする技術です。この機構により、長いシーケンスでも重要な情報を効果的に抽出し、モRead More...

強化学習の学習率調整とは？強化学習の学習率調整とは、エージェントが環境から得た報酬を基に行動を学習する際に、どの程度過去の情報を重視するかを決定するパラメータです。学習率が高すぎると、新しい情報を優先しすぎて安定した学習が難しくなり、低すぎRead More...

強化学習の適応制御とは？強化学習の適応制御とは、機械学習の一種であり、環境からのフィードバックを受けながら最適な行動を学習する手法です。このアプローチは、システムが動的な環境に適応し、継続的に学習できるようにすることを目的としています。わかRead More...

グラフニューラルネットワークの正規化とは？グラフニューラルネットワークの正規化（Graph Neural Network Normalization, GNN Normalization）は、グラフ構造データにおける学習を安定化し、過学習をRead More...