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a16mixxはAIと経営戦略の研究所です。AIの領域はディープラーニングに特化しています。対象は専門家向けではありません。AI(ディープラーニング)・経営戦略に興味がある人、詳しく知りたい人、もしくは、それらが生み出すものに興味がある人を対象としています。

企画職向けDL論文解説：Transformerを使った強化学習：Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling

企画職の為のディープラーニングの論文解説です。DLの概要理解を通してAIのビジネス活用企画を立案する事を目的としておりDL専門家視点では細かな間違いが含まれている可能性があります。 元論文はこちら 要点強化学習の時系列処理にTransformer（causal transformer）という2021年時点で流行りの高速高性能時系列処理パーツを使ったよ。そうする事で、長い時系列データに対しても良い結果が出たよ。 強化学習とは？コンピューターが自身で試行錯誤しながらゲームを

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    • 企画職向けAI論文解説：画像の文字の指示による変換：StyleGAN-NADA: CLIP-Guided Domain Adaptation of Image Generators

      文系企画職の為のディープラーニングの論文解説です。DLの概要理解を通してAIのビジネス活用企画を立案する事を目的としておりDL専門家視点での細かな部分の説明は省略していたり、分かりやすく調整している場合があります。 元論文はこちら（2021年8月投稿の論文） 要点文字で指示を与える事で、画像を変換するよ。例えば、普通の車の写真をスポーツカーの写真に変えたり、顔の写真をスケッチ風などに変換したり、ディズニー風にしたり、どんな変換でも文字での指示のみで変換可能。この論文のポイン

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      • BERTの日本語学習済みモデルの種類

        BERTモデル自体は自分で作る必要はない BERTモデルのプログラミング自体は、既にあるものを利用すればOKです。最も有名で確実なものは下記になります。 Googleがオフィシャルに公開しているもの（Tensorflow版のみ） https://github.com/google-research/bert huggingfaceが公開しているもの（こちらはTensorflowとPyTorch版両方ある） https://github.com/huggingface/tr

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      企画職向けDL論文解説：Transformerを使った強化学習：Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling

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      • 企画職向けAI論文解説：画像の文字の指示による変換：StyleGAN-NADA: CLIP-Guided Domain Adaptation of Image Generators

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      • BERTの日本語学習済みモデルの種類

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