Solving Quantitative Reasoning Problems With Language Models
Solving Quantitative Reasoning Problems with Language Models Aitor Lewkowycz∗, Anders Andreassen†, David Dohan†, Ethan Dyer†, Henryk Michalewski†, Vinay Ramasesh†, Ambrose Slone, Cem Anil, Imanol Schlag, Theo Gutman-Solo, Yuhuai Wu, Behnam Neyshabur∗, Guy Gur-Ari∗, and Vedant Misra∗ Google Research Abstract Language models have achieved remarkable performance on a wide range of tasks that require
1. はじめに NeRF (Neural Radiance Field) とは、複雑なシーンに対して、任意の視点からの3次元的なシーンを画像から再構成する技術です。以下の動画にあるように、物体に対して、様々な角度から見たときのシーンをキレイに再現することができます。反射に関しても、それぞれの角度から見たときの見え方が反映されており、角度によって同じ場所でも微妙に違う反射特性を見て取ることができます。この手法を利用して、例えば、地点AとBで画像を取得した場合、その中間地点の任意の角度から対象物体を見たときのシーンを生成可能です。 この記事では、このNeRFと呼ばれる技術と、それを実行するにあたって必要な周辺の技術について簡単にまとめたいと思います。以下に示す、NeRFの論文と照らし合わせてながら解説を行います。しかし、本記事では、NeRFを実行するまでの流れを示すため、各要素技術に関しては詳
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NeRFの仕組みを1からわかりやすくまとめたい - kentaPtの日記