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こんにちは。CTO室リサーチャーの鈴木です。今回は、深層学習の分野でここ数年盛り上がっているContrastive Learning系の手法について、主だった論文を系統的にまとめて紹介したいと思います。 はじめに 近年発展した自己教師あり学習（Self-Supervised Learning：SSL）は、アノテーション情報を人の手ではなく機械的に付与することで、データセットの構築にかかる時間やコストを軽減し、深層学習モデルの精度向上を目指した手法です。自然言語処理分野におけるSSLは大きな成功を収め、ChatGPT等の超高性能なチャットボットの出現にも影響を与えました。 SSLは主に深層学習モデルの「事前」学習として用いられます。SSLによって、文章や画像に含まれる一般的な特徴を大量のデータから学習することができます。これにより、文章生成や画像認識などの本学習の効率が向上し、最終的な性能向
こんにちは、CTO室リサーチャーの角田です。 社内では毎週金曜日に持ち回りで論文紹介を行うjournal clubという活動を行っております。そちらで私が発表した以下３本の論文 HiPPO: Recurrent Memory with Optimal Polynomial Projections (NeurIPS 2020 Spotlight) Combining Recurrent, Convolutional, and Continuous-time Models with the Linear State Space Layer (NeurIPS 2021) Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces (ICLR 2022 Oral) について、内容が非常に優れていると判断した＆詳細な日本語解説がほ
はじめまして、株式会社モルフォのシニアリサーチャーの佐藤真希です。いつもと趣向を変えて、今回から3回にわたり ffmpeg というツールの使い方を紹介したいと思います。 ffmpeg というのは、動画ファイルの形式を変換したり、動画に画像処理を施したりすることができる高性能なフリーソフトです。動画処理技術の開発を行う上でなくてはならないもので、弊社でも広く使われています。（もちろん製品内部には使われていません。）とても高性能なのですが、使い方にクセがあって、検索してもまとまった情報を見つけるのがなかなか難しいのが現状です。 「ちょっと ffmpeg を使ってみたいけど、どうすればいいのか分からない」という人の役に立てばと思い、社内向けの資料の一部を公開します。なお、話を簡単にするために、以下のように限定された場合についてのみ考えます。 1つのファイルに動画ストリームが1つだけ含まれている
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