生成モデル

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はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回(第3回)では、VAEの理論的な裏付けについて説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回(第4回)は、クレームを含む発明ストーリーを作成し、これまで3回 ...

自然言語処理

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はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回(第3回)では、アテンション機構の変形例について検討しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回(第4回)は、これまでの検討を踏まえ、クレームを含む発明ストー ...

自然言語処理

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はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回(第3回)では、Seq2Seq の実施例について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回は、過去3回分の検討を踏まえ、発明ストーリーの一例を提示します ...

自然言語処理

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はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回(第4回)では、PV-DMモデルの概要について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回(第5回)は、学習方法に関する補足的な説明を行った上で、クレーム ...

自然言語処理

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はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回(第2回)では、PV-DBOWモデルの概要について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回(第3回)は、先に提示した疑問点を解消した上で、クレーム骨子 ...

自然言語処理

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はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回(第3回)では、“Negative Sampling” の作用効果について検討しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回は、過去3回分の検討を踏まえ、発明ス ...

自然言語処理

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はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回(第3回)では、“Skip-gram” モデルの概要について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回(第4回)は、これまでの検討を踏まえ、クレーム骨子 ...

セグメンテーション

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はぐれ弁理士 PA Tora-O です。ここまで、”Selective Search” の実施例について詳しく説明しつつ、境界ボックスの設定(ステップS5)に主要な特徴事項があることを確認しました。前回(第3回)の復習を行う際は、こち ...

物体検出

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はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回(第4回)では、RPN(Region Proposal Network)の実施例について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。

全体の学習方法

物体検出

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はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回(第2回)では、”Fast R-CNN”の実施例について具体的に説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。

今回(第3回)は、これまでの検討を踏 ...