SlideShare a Scribd company logo
1 of 70
Download to read offline
����������������� ����
���� �������
����������������������
��������� �� � �D
����������� �������
���� ����
•
–
•
•
– ! ∈ 0,1 &
' = ( )
( )
•
–
•
•
–
•
–
Z [Long and Servedio, 2010]
→ P(v)
�������������
• ������ �� � �� �� � ��������
• ������ ������������ �∵ ���������
����������������������
• �����������
– ���������� !(2$
) �������
– �����������������������
• ������ �����������������
– �����������������������
– ���������������������������������
– ��������������� ���������� ������
•
–
–
–
•
–
–
–
•
–
�� � ����������
• �������
– ���������������������������
– ������������������
– �����������������������������
•
–
•
•
������ ������
• ����C ������������� �� � �������
– �������������������������������������
• �������C����C�������
• ������������������������������
– �����C���������C������������������
• ����������
• ������������������������������������
• �����������C������
– ����C��������� ������������������
– ����C�������� ������������������
• !(# $ , # & |()
–
•
–
• !(# $ , # & |()
– # $
, # &
–
–
•
– !(#|%) (#|%)
– log !(%; +) ℒ(%, ., /)
– 0123(/)
•
–
�� � � �������
• �������������
– ����������� � �����������������������
– ������� ����������
• ��������������
– �������� �������������
– ����������������������������������
��������������� �����������������
• ���������� �������� ����������������
• ��������������������������������������
��������������
������ ���������������
�����������������������������������
����� ������
• ������������� ��������� ������������������
– ������������� �! − # ≈ 0
• �������������������������������������
�������������
– ����������������������
– ���� ���������������������
����������������������
• ������������� ����������� ������������
– ������ ����������������������������
• ���������������������������������
– �������������������
• �������������������
– ���������������������
• �������������
– 5��������
jghp
• �������������
– ��������G������������� �����������������������
– ����
���������������������������������&�����&������������������
������������G������������������&
• kfb��dn����������dn
– ���������������������������������������������&����������������������������
G
• ����modn
– ������������������������������&����������G�����������
�����������������������������&
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
–
•
•
•
• !
•
– !
•
–
•
–
–
–
������ �������������
• �����������������������������������
– ���������������������������������������
���
– ����������������������
– �������� ��������������������� �����
• ����������
• ���������������
• ���������������
– ! "
�������������! #
������������
������ �������������
• �����������������������������������
– ������
– ! "
�! #
�����������������������
• ��������
• ������
������ �������������
• �������������������������������������
– �����������������������
– ������������������������������
– �������
������ �������������
• ��������������������������
– ������
• ��� ������ ����!
• ���� ����� ����"
– ��������������������������� ! ⊙ " $⊺����
– �������
– !�����������������������
���� ������������
• ������������������
– ��������������������������������
• ��������������������������
– ��������������������������������������
• ���! + 1������������������������������
– ����������������
• !(#|%)
–
– !(% ' |% ( , … , %('+())
•
– %(')
•
–
�� � ������������
• ���������������������
– log$(&|()�����������������������������������
– ��������������������������������� ����� �����
• ���������������������������
������������������������������������
�����
– ��������������������
• !
• !
– "
•
•
" #(!, ")
– #
• ! "# y
y ~ & !, "#
– y
• z ~ & ); 0,1 - = ! + ")
– )
•
���� �������������
• ������������������� ������
– ���������
– !(y; %)P!(y; ', %)���������!(y|*)�����*�%P'������
��!(y|*)���y�����������
+ ~ ! + *
�
+ = . /; *
��������/�����������
• .�����������������������������
– 0������������
» ������������������������������
����������������������*��������
•
– !
• J(!) %
–
– &'[J(!)]
–
������ �����������������
• ��������������������b
– ������������������������������
• ���������������������������
– ���������������
• �����J(#)���
• ��������������
• ���������
•
–
• !" #" $
–
–
����������������
• ������������������
• ����������������������402�����������
���������������������
• ������������������������
– ������������������������������������������������������������
�� �� ���������������
• ����������������������������������
– ���������!����������������������
– ������������������������������
���������������������
• �������������
– ���������������������������������������
���������������
– ������������������������������������������ ���������
•
– !(#; %(&)
) # ( #
•
•
•
–
–
�� �� ����������������
• � ����������������
– !����"������������
– ����������������
• � ��������������������
– !����"������������
– �����������
• ���������������������������������������
�����
•
–
–
•
– ! ℒ($)
•
–
– $(&|!) ()*+,-(&)
•
–
•
– !"#(%&'('||%*+&,-)
•
–
–
•
– ! = #(%; '(()
)
– ! *(!; '(+)
)
•
– ,(#, *)
•
– '(() max
+
,(#, *)
��������������������-��
• -�����������
– max
$
%(', ))�������������
• �� �% +, , = +,���-��������������������
• �����������������������������������������������������-�������-�������
•
–
–
–
•
–
–
•
–
• ! !
•
–
•
–
��������������������
• ����������������������������������
��������������������������
• ����������
– ��������������
– �������������������������������
���� �
• ��
– �����������������������������������
• ��������������������������������������������������
– �������������������������������������������������������������������������
��������������������
• ��������������������������������
– ��������������������������������������������������������������������
• ��������������������������������
– ������������������������������������������� ����������� �������
• ��������������������������������
– ���������������������������������������������������������������
���������������������������������������������
• ��������������������������������
���� �
• �������9�D�D�
– 69D������������������9 ��D������9��D����������
– ����
������������9�9��D����������������������������������������
����69D�������������������������
����������������� ����
���� �������
�������������������2����� ��
����������
����
������������������
• ����������
– ������������������
– �������������������������
– �����������������������
������������������������������������
– ��������������� �����������������������������
• ������ ��������������
• ������ ���������
�����������������������������
•
–
–
•
–
–
•
•
FVBN
FVBN
������� ���������������
• ���������������
– ��������������������������
– �����������������������������
– �������� ����������������
• � �����������������������������������
�������������������������������� ���
�������������
•
– ����������� ����������������������������������
– �������������������������������
– ���������������������������������
�������������
• ����������������������������
– ��������������������������
– ���������������������������������������
������������������������������
• ��������������������������
– ������������������������������������
����������������������������������������
������
– ������ ������� � �� ������������ ��������
����������
����� ���������������
• ����������������������������������
– ������������������ �������������� �������������
– �������������������������������
• ���������������������������������������
������������
• �����������������������������������
•
–
–
C
ω
•
–
��������������������
• ������������ �������������������������-���
– -�������� ��������������������
– �����������������������������������������
��� �������������������������
• ������������������ �������������� �����
���
– ��������������������������������
����� �����������
���������� ���
• ������������������������������������
– 2�������� ��������
– ���� ����������������������� ����
– ��� � ��� �� �������������������������������������
����������������2�������� �������������������������
– ��� � ��� �� ������� �����������������������������������
������
• �� ���
– ���������������������������������������
�������� � ���������
– ������ ����������������������
•
–
–
•
•
•
–
•
–
•
•
–
•
–
•
–
•
–
–
•
•
–
–
•
•
–
–
–
•
����
• �������9�D�D�
– 69D������������������9 ��D������9��D����������
– ����
������������9�9��D����������������������������������������
����69D�������������������������

More Related Content

What's hot

[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化
[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化
[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化Deep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワークDeep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワークDeep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数Deep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化Deep Learning JP
 
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめにDeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめにDeep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワークDeep Learning JP
 
PRML輪読#8
PRML輪読#8PRML輪読#8
PRML輪読#8matsuolab
 
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論Deep Learning JP
 
PRML 8.2 条件付き独立性
PRML 8.2 条件付き独立性PRML 8.2 条件付き独立性
PRML 8.2 条件付き独立性sleepy_yoshi
 
PRML第9章「混合モデルとEM」
PRML第9章「混合モデルとEM」PRML第9章「混合モデルとEM」
PRML第9章「混合モデルとEM」Keisuke Sugawara
 
PCAの最終形態GPLVMの解説
PCAの最終形態GPLVMの解説PCAの最終形態GPLVMの解説
PCAの最終形態GPLVMの解説弘毅 露崎
 
最適輸送の計算アルゴリズムの研究動向
最適輸送の計算アルゴリズムの研究動向最適輸送の計算アルゴリズムの研究動向
最適輸送の計算アルゴリズムの研究動向ohken
 
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)Takao Yamanaka
 
PRML輪読#1
PRML輪読#1PRML輪読#1
PRML輪読#1matsuolab
 
Sparse estimation tutorial 2014
Sparse estimation tutorial 2014Sparse estimation tutorial 2014
Sparse estimation tutorial 2014Taiji Suzuki
 
R実践 機械学習による異常検知 02
R実践 機械学習による異常検知 02R実践 機械学習による異常検知 02
R実践 機械学習による異常検知 02akira_11
 

What's hot (20)

[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化
[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化
[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化
 
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
 
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
 
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
 
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
 
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめにDeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
 
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
 
PRML輪読#8
PRML輪読#8PRML輪読#8
PRML輪読#8
 
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
 
劣微分
劣微分劣微分
劣微分
 
PRML 8.2 条件付き独立性
PRML 8.2 条件付き独立性PRML 8.2 条件付き独立性
PRML 8.2 条件付き独立性
 
coordinate descent 法について
coordinate descent 法についてcoordinate descent 法について
coordinate descent 法について
 
PRML第9章「混合モデルとEM」
PRML第9章「混合モデルとEM」PRML第9章「混合モデルとEM」
PRML第9章「混合モデルとEM」
 
PCAの最終形態GPLVMの解説
PCAの最終形態GPLVMの解説PCAの最終形態GPLVMの解説
PCAの最終形態GPLVMの解説
 
最適輸送の計算アルゴリズムの研究動向
最適輸送の計算アルゴリズムの研究動向最適輸送の計算アルゴリズムの研究動向
最適輸送の計算アルゴリズムの研究動向
 
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
 
PRML輪読#1
PRML輪読#1PRML輪読#1
PRML輪読#1
 
リプシッツ連続性に基づく勾配法・ニュートン型手法の計算量解析
リプシッツ連続性に基づく勾配法・ニュートン型手法の計算量解析リプシッツ連続性に基づく勾配法・ニュートン型手法の計算量解析
リプシッツ連続性に基づく勾配法・ニュートン型手法の計算量解析
 
Sparse estimation tutorial 2014
Sparse estimation tutorial 2014Sparse estimation tutorial 2014
Sparse estimation tutorial 2014
 
R実践 機械学習による異常検知 02
R実践 機械学習による異常検知 02R実践 機械学習による異常検知 02
R実践 機械学習による異常検知 02
 

Similar to [DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル

Gérer ses références bibliographiques avec Zotero
Gérer ses références bibliographiques avec ZoteroGérer ses références bibliographiques avec Zotero
Gérer ses références bibliographiques avec ZoteroLesticetlart Invisu
 
Basic arabic-grammar-part03
Basic arabic-grammar-part03Basic arabic-grammar-part03
Basic arabic-grammar-part03Sonali Jannat
 
Мебельные компании. Рейтинги и профили ведущих производителей мебели для дома...
Мебельные компании. Рейтинги и профили ведущих производителей мебели для дома...Мебельные компании. Рейтинги и профили ведущих производителей мебели для дома...
Мебельные компании. Рейтинги и профили ведущих производителей мебели для дома...Экспресс-Обзор
 
Basic arabic-grammar part 01
Basic arabic-grammar part 01Basic arabic-grammar part 01
Basic arabic-grammar part 01Sonali Jannat
 
Разработка веб-сайта
Разработка веб-сайтаРазработка веб-сайта
Разработка веб-сайтаAleksandr Shchedrin
 
Ranciere - El maestro ignorante.pdf
Ranciere - El maestro ignorante.pdfRanciere - El maestro ignorante.pdf
Ranciere - El maestro ignorante.pdfBehelitExperimental
 
Ud 6 prendas de vestir y complementos - inmaculada tapia y mª mar martínez
Ud 6    prendas de vestir y complementos - inmaculada tapia y mª mar martínez Ud 6    prendas de vestir y complementos - inmaculada tapia y mª mar martínez
Ud 6 prendas de vestir y complementos - inmaculada tapia y mª mar martínez Teresa López Vicente
 
Презентация Галины Тартышной и Александра Снежко
Презентация Галины Тартышной и Александра СнежкоПрезентация Галины Тартышной и Александра Снежко
Презентация Галины Тартышной и Александра Снежкоisultanova
 
Kit de survie: Création et gestion d'une bibliothèque d'images numériques
Kit de survie: Création et gestion d'une bibliothèque d'images numériquesKit de survie: Création et gestion d'une bibliothèque d'images numériques
Kit de survie: Création et gestion d'une bibliothèque d'images numériquesLesticetlart Invisu
 

Similar to [DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル (20)

Limites
LimitesLimites
Limites
 
Limites
LimitesLimites
Limites
 
Limites
LimitesLimites
Limites
 
Limites
LimitesLimites
Limites
 
Limites
LimitesLimites
Limites
 
Limites
LimitesLimites
Limites
 
Atelier Zotero intermédiaire
Atelier Zotero intermédiaireAtelier Zotero intermédiaire
Atelier Zotero intermédiaire
 
Gérer ses références bibliographiques avec Zotero
Gérer ses références bibliographiques avec ZoteroGérer ses références bibliographiques avec Zotero
Gérer ses références bibliographiques avec Zotero
 
Basic arabic-grammar-part03
Basic arabic-grammar-part03Basic arabic-grammar-part03
Basic arabic-grammar-part03
 
Мебельные компании. Рейтинги и профили ведущих производителей мебели для дома...
Мебельные компании. Рейтинги и профили ведущих производителей мебели для дома...Мебельные компании. Рейтинги и профили ведущих производителей мебели для дома...
Мебельные компании. Рейтинги и профили ведущих производителей мебели для дома...
 
!!#$
 !!#$ !!#$
!!#$
 
Basic arabic-grammar part 01
Basic arabic-grammar part 01Basic arabic-grammar part 01
Basic arabic-grammar part 01
 
Разработка веб-сайта
Разработка веб-сайтаРазработка веб-сайта
Разработка веб-сайта
 
Ranciere - El maestro ignorante.pdf
Ranciere - El maestro ignorante.pdfRanciere - El maestro ignorante.pdf
Ranciere - El maestro ignorante.pdf
 
Увлекаем через бренд
Увлекаем через брендУвлекаем через бренд
Увлекаем через бренд
 
Ud 6 prendas de vestir y complementos - inmaculada tapia y mª mar martínez
Ud 6    prendas de vestir y complementos - inmaculada tapia y mª mar martínez Ud 6    prendas de vestir y complementos - inmaculada tapia y mª mar martínez
Ud 6 prendas de vestir y complementos - inmaculada tapia y mª mar martínez
 
Презентация Галины Тартышной и Александра Снежко
Презентация Галины Тартышной и Александра СнежкоПрезентация Галины Тартышной и Александра Снежко
Презентация Галины Тартышной и Александра Снежко
 
Knowsnow
KnowsnowKnowsnow
Knowsnow
 
Kit de survie: Création et gestion d'une bibliothèque d'images numériques
Kit de survie: Création et gestion d'une bibliothèque d'images numériquesKit de survie: Création et gestion d'une bibliothèque d'images numériques
Kit de survie: Création et gestion d'une bibliothèque d'images numériques
 
Domhunter Rus
Domhunter RusDomhunter Rus
Domhunter Rus
 

More from Deep Learning JP

【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving PlannersDeep Learning JP
 
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについて【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについてDeep Learning JP
 
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...Deep Learning JP
 
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-ResolutionDeep Learning JP
 
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxivDeep Learning JP
 
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
【DL輪読会】マルチモーダル LLM【DL輪読会】マルチモーダル LLM
【DL輪読会】マルチモーダル LLMDeep Learning JP
 
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
 【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo... 【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...Deep Learning JP
 
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place RecognitionDeep Learning JP
 
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?Deep Learning JP
 
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究についてDeep Learning JP
 
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )Deep Learning JP
 
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...Deep Learning JP
 
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"Deep Learning JP
 
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning  for Human-AI Coordination "【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning  for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "Deep Learning JP
 
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat ModelsDeep Learning JP
 
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"Deep Learning JP
 
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...Deep Learning JP
 
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...Deep Learning JP
 
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...Deep Learning JP
 
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...Deep Learning JP
 

More from Deep Learning JP (20)

【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
 
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについて【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
 
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
 
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
 
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
 
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
【DL輪読会】マルチモーダル LLM【DL輪読会】マルチモーダル LLM
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
 
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
 【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo... 【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
 
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
 
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
 
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
 
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
 
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
 
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
 
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning  for Human-AI Coordination "【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning  for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
 
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
 
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
 
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
 
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
 
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
 
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
 

[DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル