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『Daisuke Okanohara』

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  • 生成AIのしくみ <流れ>が画像・音声・動画をつくる

    3 users

    hillbig.github.io

    このサイトは「生成AIのしくみ <流れ>が画像・音声・動画をつくる」に関する情報、訂正情報などを掲載します。誤りやコメントがありましたら サポートメール宛に送っていただけたら幸いです。 書誌情報 # ”水面に書いたインク文字が広がっていく過程を逆向きに再生できれば文字が浮かび上がる――〈流れ〉が生成AIの核心となるアイデアだ。高次元空間とはどんな世界なのか、拡散モデルなどの流れの数理はどのように生成AIを実現したのか。AI実装で先端を行く著者が、数式ではなく言葉で、重要な概念の意味を伝える画期的入門書!”(出版社紹介文より) タイトル:生成AIのしくみ: 〈流れ〉が画像・音声・動画をつくる - 著者: 岡野原 大輔 出版社:岩波書店 刊行日:2024/12/18 ページ数:144ページ 出版社ページ Amazon / 楽天ブックス / honto / 紀伊国屋書店 試し読み(目次 + 序章

    • テクノロジー
    • 2024/11/12 20:22
    • 生成AIの進化と今後の展望 - Preferred Networks 岡野原 大輔

      11 users

      hillbig.github.io

      • テクノロジー
      • 2024/05/27 09:25
      • llm
      • ai
      • あとで読む
      • https://hillbig.github.io/CEDEC2023_okanohara.pdf

        5 users

        hillbig.github.io

        • アニメとゲーム
        • 2023/09/06 11:32
        • デザイン
        • ゲーム
        • あとで読む
        • 大規模言語モデルは新たな知能か サポートページ

          13 users

          hillbig.github.io

          このサイトは「大規模言語モデルは新たな知能か」に関する情報、訂正情報などを掲載します。誤りやコメントがありましたら サポートメール宛に送っていただけたら幸いです。 書誌情報 # ”対話型サービスChatGPTは驚きをもって迎えられ、IT企業間で類似サービスをめぐる激しい開発競争が起こりつつある。それらを支える大規模言語モデルとはどのような仕組みなのか。何が可能となり、どんな影響が考えられるのか。人の言語獲得の謎も解き明かすのか。新たな知能の正負両面をみつめ、今後の付き合い方を考える。”(出版社紹介文より) タイトル:大規模言語モデルは新たな知能か - ChatGPTが変えた世界 - 著者: 岡野原 大輔 出版社:岩波書店 刊行日:2023/06/20 ページ数:140ページ 出版社ページ Amazon / 楽天ブックス / honto / 紀伊国屋書店 試し読み(目次 + 序章10ページ)

          • テクノロジー
          • 2023/06/03 18:58
          • ChatGPT
          • 機械学習
          • 書籍
          • AI
          • 統計数理シンポジウム 生成モデル 岡野原

            82 users

            hillbig.github.io

            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 関連書籍 岩波書店 2023 専門家向け 技術評論社 2021 2022 ディープラーニングの基礎知識 日経BP 2022 個別の深い話題 生成モデル x ~ p(X | C) X: 生成対象 C: 条件 • 生成モデル:対象ドメインのデータを生成できるようなモデル – テキスト、画像、動画、化合物、行動列 等 – 条件を通じて、制約、指示、対象ドメインなどを指定する (条件付き生成モデルの方が学習の面でも使いやすさの面 でも有利であ

            • テクノロジー
            • 2023/05/26 10:42
            • LLM
            • 機械学習
            • あとで読む
            • Transformer
            • 統計
            • Workshop OT 2023 拡散モデルとその周辺

              3 users

              hillbig.github.io

              Preferred Networks 岡野原 大輔 @hillbig 拡散モデルとその周辺 Workshop OT 2023 2023/03/17 本講演中の図の一部は岩波書店「拡散モデル」(岡野原 著)から引用しています アジェンダ • 拡散モデルとは • デノイジングスコアマッチング • 確率微分方程式 - 確率ODEフロー • フローマッチング • 今後の展望 拡散モデルとは 拡散モデル [Sohl-Dickstein+ 2015] [Song+ 2019] [Ho+ 2020] • 非平衡熱力学を源流に持つ、深層生成モデルの一種 • データにノイズを徐々に加えていく拡散過程を逆向きに 辿る逆拡散過程(生成過程)によって生成モデルを定義する • データを破壊することで生成方法を学習する https://yang-song.net/blog/2021/s core/ 拡散モデルの広がり

              • テクノロジー
              • 2023/03/17 21:38
              • 拡散モデル サポートページ

                3 users

                hillbig.github.io

                このサイトは「拡散モデル - データ生成技術の数理」に関する情報、訂正情報などを掲載します。誤りやコメントがありましたら サポートメール宛に送っていただけたら幸いです。 書誌情報 # 本書の試し読み(出版社ページ) ”多様で高品質な画像を生成し、人々を驚かせているアプリケーションは、どのような理論と技術により可能になったのか。従来は困難であった高次元のデータを創り出す生成モデルが注目されている。現在、最高の性能を発揮し、画像・動画・音声・化合物の生成など、多様な応用が期待されているのが拡散モデルである。その数理の本質から課題までを世界に先駆けて解説し、理論のさらなる発展を追究する。”(出版社紹介文より) タイトル:拡散モデル - データ生成技術の数理 - 著者: 岡野原 大輔 出版社:岩波書店 ページ数:148ページ 出版社ページ Amazon / 楽天ブックス / honto お知らせ

                • テクノロジー
                • 2023/02/13 08:42
                • あとで読む
                • Daisuke Okanohara

                  4 users

                  hillbig.github.io

                  岡野原 大輔 # Preferred Networks 共同創業者, 代表取締役, 最高技術責任者, 最高研究責任者 / Co-Founder, Chief Technology Researcher, Chief Excective Researcher Preferred Computational Chemistry 代表取締役社長 / Chief Executive Officer Preferred Elements 代表取締役社長 / Chief Executive Officer Preferred Robotics 取締役 / Director PFDeNA 取締役 / Director Preferred Infrastructure 取締役副社長 / Director 興味分野 # 人工知能一般 科学全般(数学、化学、物理、生物学、医学) ビジネス 書籍 # 生成AIの

                  • テクノロジー
                  • 2022/03/20 03:44

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