![RAGのSurvey論文からRAG関連技術を俯瞰する - 元生技のデータサイエンティストのメモ帳](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5a1934736c43f3933864ea312ad5f42357cd0536/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fs%2Fsue124%2F20240526%2F20240526234638.png)
Superconductivity scandal: the inside story of deception in a rising star's physics lab
”Attention is All You Need”というタイトルでTransformerの論文が発表されてから随分経ちます。 ただ、最近は”大事なのはSelf Attentionじゃない”といった趣旨の論文をちらほら見かけるようになってきていると感じていて、これについて自分用のメモがてらまとめてみようと思います。 出発点:Transformer Transformer Vision Transformer (ViT) Attention Attentionを使わなかったモデル MLP-Mixer MetaFormer (PoolFormer) gMLP ConvNeXt Attentionは本当に大事?に関する私見 参考文献 論文メモ 感想 出発点:Transformer まずはTransformerの構造について紹介しないと、Self Attentionが重要かどうか云々についてもわ
声優の小岩井ことりさんは9月15日、明治大学の森勢将雅専任准教授らと共同執筆した論文が電子情報通信学会で船井ベストペーパー賞を受賞したと発表した。作曲で音声合成分野の研究に貢献した。 受賞した論文は「レアなモーラを含む日本語歌唱データベースの構築と基礎評価」。著者は小岩井さん、森勢専任准教授、ライターの藤本健さん。内容は、AI歌声合成技術などの研究に使えるオリジナル曲を集めたデータベースを作成したというもの。 収録したオリジナル曲には、日本語の音素をできる限り含んだ歌詞、さまざまなパターンのメロディーが織り込んである。これまで歌声合成の分野では、著作権などの問題から童謡を使うことが多かったが、オリジナル曲のみでデータベースを構築することで利用条件の緩和を目指した。
ここ数ヶ月くらい、推薦システムにおけるNNの活用というテーマで論文をちょこちょこ読んでいました。 推薦システムにNNを適用・応用するという守備範囲も広いテーマではありますが、せっかく良い機会なので自分用にまとめてみたいと思います。 理解が曖昧なところもあり、マサカリが飛んできそうな気配がプンプンしますが、がんばって書いてみたいと思います。マサカリコワイ... 前提知識 協調フィルタリング Matrix Factorization Factorization Machine ニューラルネットワークの推薦システムへの応用の傾向 Feature EngineeringとしてのNN Wide & deep DeepFM DCN AutoInt DCN V2 系列データとして取り扱うNN prod2vec AttRec BERT4Rec Transformers4Rec 参考文献 読んだ論文をまとめ
cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有しています。 http://xpaperchallenge.org/cv/ 本資料はViEW2021チュートリアルセッション「最新研究の始め方」のプレゼン素材です。また、xpaper.challengeの2020年末ワークショップとしてプレゼンした「研究効率化Tips」の拡張版です。本資料では3社12研究室300ページにわたるノウハウの詰め合わせです。 VIEW2021のチュートリアルセッションでは時間の制限があるため、こちらの資料から一部抜粋して発表を行うことになりますが、VIEW2021チュートリアルセッションの方にも足を運んでいただければ幸いです。 VIEW2021チュートリアルセッション:http://vie
こんにちは,株式会社Nospare・千葉大学の小林です.本記事ではGelman and Vehtari (2020)の`What are the most important statistical ideas of the past 50 years?'について紹介します.この論文は過去50年において最も重要だとされる次の8つのアイディアが取り上げられています. 8つのアイデア 反事実(counterfactual)に基づく因果推論 ブートストラップとシミュレーションに基づいた推論 オーバーパラメータ(overparameterized)モデルと正則化(ガウス過程,Lasso, horseshoe, ベイズnonparametric priorなど) ベイズマルチレベル(階層)モデル 汎用的な計算アルゴリズム(EM, MCMC, SMC, HMC, 変分法など) 適応的決定分析(ベイズ最
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