超重要な基盤技術「Attention」、Transformerがなぜ画期的なのかを知る
対話型AIサービス「ChatGPT」で使われている自然言語モデルの核になっている技術が「Transformer」だ。自然言語処理を例に、Transformerの仕組みを解説する。 実は、エンコーダーとデコーダーに用いられている「RNN」（Recurrent Neural Network）には、欠点があります。それは、長い文章が苦手だということです。 なぜ苦手かというと、以下の2つのポイントからそのように言えます。 （1）RNNでは、翻訳元文章全体の特徴を記憶できるサイズが固定されている。そのため、文章が長くなり単語の数が増えるほど、エンコーダーにおいて、文章の前の方で出現した単語の意味が薄まってしまう。 （2）RNNでは、単語を1つずつニューラルネットワークで処理する。そのため、単語の数が多くなればなるほど処理時間がかかってしまう。 ですので、RNNが持つこうした欠点を解消するための仕組み
Google、AIが人のポーズを検出して8万枚の画像から似たイメージを映し出す技術を開発
Google、AIが人のポーズを検出して8万枚の画像から似たイメージを映し出す技術を開発2018.07.23 12:0010,054 岡本玄介 バラバラの写真からパラパラ漫画ができあがります。 Google（グーグル）が、自分の動きと同じポーズの画像を、8万枚以上のストックから瞬時に選び、パラパラ漫画のような映像を作る技術｢Move Mirror｣を開発しました。 ウェブカメラに向かってポーズをとると、まずは関節や四肢の傾きを検出するAI、PoseNetがはたらいて身体の動きを把握します。そこから人の姿勢を機械学習したTensorFlowで、ほぼ同じポーズの画像を一コマずつ選出してくれるという仕組み。 具体的な作品例は、以下の映像をご覧あれ。 Video: Experiments with Google/YouTube特別なソフトは不要で、これがブラウザでできてしまうのがすごいところです。
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Engadget | Technology News & Reviews
