複数の画像やテキストの解釈 Deep learning – Section 8

スタンフォードの研究者たちは、BLASTNetという画期的な開発を紹介し、計算流体力学（CFD）の新たな時代の到来を予感させまし...

人工知能において、効率性と環境への影響が最も重要な関心事となりました。これに対応するために、UCサンタクルーズのジェイ...

「畳み込みニューラルネットワークは、機械学習を用いた画像分類タスクにおいて、今日の基礎となっていますただし、分類の前...

複雑な予測モデルの高度なパラメータ化の性質により、予測戦略の説明と解釈が困難です。研究者たちは、この問題を解決するた...

人工知能や機械学習の人気が高まる中で、自然言語処理や自然言語生成などの主要なサブフィールドも高速に進化しています。最...

テクノロジーの急速な進歩により、エッジデバイスは私たちの日常生活の重要な一部となり、完璧にネットワーク化された社会に...

低く垂れ下がっている果物について話しましょう。Afreshは、食品ロスを減らすために供給チェーンを効率化するAIスタートアッ...

90%に到達すると精度が初めのほうでは簡単に向上しますが、それ以上の改善を得るためには非常に力を入れなければならないとい...

ロマン・ガーリン、シニアバイスプレジデント @イノベーション、スポートレーダーこの記事では、音声合成の進化を辿り、それ...

はじめに LeNet-5は、1990年代にYann LeCunと彼のチームによって開発された画期的な畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で...

複数の画像やテキストの解釈 Deep learning - Section 8