文系AI講座– category –
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【Transformerの推論速度20倍】DataMUX: Data Multiplexing for Neural Networks★ディープラーニングのお気持ち
【DataMUXとは？】 Transformer系のモデル（例えばBERT等）の推論速度を向上させるアイディアの論文。具体的には、同時に入力できるバッチ数を20倍程度まで増やすことで、通常の1回の推論の時間やメモリリソースで、20回分程度の推論を行う事が出来るよう... -
企画職向けAI論文解説：Data2Vec: 画像、言語、音声、全てに対応した表現学習フレームワーク：A General Framework for Self-supervised Learning in Speech, Vision and Language
【論文の基本情報】 META社（旧facebook）AI研究所の論文2022年1月発表元論文（https://ai.facebook.com/research/data2vec-a-general-framework-for-self-supervised-learning-in-speech-vision-and-language/） 【何が出来るの？】 画像、言語、音声など... -
企画職向けAI論文解説：Transformerのモジュール構造化：TIM：Transformers with Competitive Ensembles of Independent Mechanisms
文系企画職の為のディープラーニングの論文解説です。DLの概要理解を通してAIのビジネス活用企画を立案する事を目的としておりDL専門家視点での細かな部分の説明は省略していたり、分かりやすく調整している場合があります。元論文はこちら（2021年2月の投... -
企画職向けAI論文解説：文字指示による画像変換：StyleGAN-NADA: CLIP-Guided Domain Adaptation of Image Generators
文系企画職の為のディープラーニングの論文解説です。DLの概要理解を通してAIのビジネス活用企画を立案する事を目的としておりDL専門家視点での細かな部分の説明は省略していたり、分かりやすく調整している場合があります。元論文はこちら（2021年8月投稿... -
企画職向けAI論文解説：ドメイン汎化：In Search of Lost Domain Generalization
企画職の為のディープラーニングの論文解説です。DLの概要理解を通してAIのビジネス活用企画を立案する事を目的としておりDL専門家視点での細かな部分の説明は省略していたり、分かりやすく調整している場合があります。元論文はこちら 要点：ディープラー... -
企画職向けAI論文解説：Transformerを使った強化学習：Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling
企画職の為のディープラーニングの論文解説です。DLの概要理解を通してAIのビジネス活用企画を立案する事を目的としておりDL専門家視点での細かな部分の説明は省略していたり、分かりやすく調整している場合があります。元論文はこちら 要点：強化学習の時...
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