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はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第３回）では、StackGAN の発明ポイント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 ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第２回）では、StackGAN 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（第３回）は、本発明のポイントについて考察します。

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第１回）では、StackGAN 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２回）は、StackGAN の実施例について説明します。

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。今回のテーマとして、敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）ベースのデータ変換処理の一手法である StackGAN を題材に取り上げます。

生成モデルのバリエーション（Variants） ...

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 ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第２回）では、“Seq2Seq with Attention” 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、“Seq2Seq wi ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第１回）では、アテンション機構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２回）は、アテンション機構の実装例として、“Seq2Seq ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。今回のテーマとして、ニューラル機械翻訳（ＮＭＴ）における頻出の手法であるアテンション機構（Attention Mechanism）を題材に取り上げていきます。

いわゆる “Wor ...

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 ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第２回）では、Seq2Seq の前提知識として、再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）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 ...