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Benfordの法則が機械学習と出会って、偽のTwitterフォロワーを検出する

ソーシャルメディアの広大なデジタル領域において、ユーザーの真正性は最も重要な懸念事項ですTwitterなどのプラットフォームが成長するにつれ、フェイクアカウントの増加も増えていますこれらのアカウントは本物のアカウントを模倣します

ドレスコードの解読👗 自動ファッションアイテム検出のためのディープラーニング

電子商取引の活気ある世界では、ファッション業界は独自のランウェイですしかし、もし我々がこのランウェイのドレスコードを、デザイナーの目ではなく、ディープラーニングの精度で解読できるとしたら...

AIとの対話：より優れた言語モデルの構築

私たちの新しい論文「AIとの対話：人間の価値観に合わせた言語モデルの調整」は、異なるアプローチを探求しています人間と人工会話エージェントの間で成功するコミュニケーションがどのように見え、このような文脈での対話を導くべき価値観は何かを問いかけます

多変量ガウス分布による異常検知の基本

私たちの生まれつきのパターン認識能力によって、私たちはこのスキルを使って抜け落ちた部分を埋めたり、次に何が起こるかを予測したりすることができますしかし時折、私たちの予測に合わないことが起こります...

T5 テキストからテキストへのトランスフォーマー（パート2）

BERT [5] の提案により、自然言語処理（NLP）のための転移学習手法の普及がもたらされましたインターネット上での未ラベル化されたテキストの広範な利用可能性により、私たちは...

ノイズ除去オートエンコーダの公開

はじめに デノイジングオートエンコーダーは、ノイズの混入したデータまたはノイズのあるデータから元のデータを再構築することを学習することで、ノイズを除去するニューラルネットワークモデルです。モデルを訓練して元のデータと再構築されたデータの差異を最小化します。これらのオートエンコーダーをスタックしてディープネットワークを形成することで、パフォーマンスを向上させることができます。 さらに、画像、音声、テキストなど、さまざまなデータ形式に対応するためにこのアーキテクチャをカスタマイズすることもできます。また、ソルトアンドペッパーやガウシアンノイズなどのノイズを自由にカスタマイズすることもできます。DAEがイメージを再構築するにつれて、入力特徴の学習を効果的に行い、潜在表現の抽出を向上させます。通常のオートエンコーダーと比較して、デノイジングオートエンコーダーは恒等関数の学習の可能性を低減させることを強調することが重要です。 学習目標 デノイジングオートエンコーダー（DAE）の概要と、ノイズの種類から元のデータを再構築することで低次元表現を得るための使用方法についての概要。 エンコーダーとデコーダーなど、DAEアーキテクチャの構成要素についても説明します。 DAEの性能を検証することで、ノイズの混入したデータから元のデータを再構築する役割について洞察を得ることができます。 さらに、デノイジング、圧縮、特徴抽出、表現学習など、DAEのさまざまな応用について考えます。イメージデノイジングを行うためのDAEの実装に焦点を当てた具体的な例として、Kerasデータセットを使用します。 この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 デノイジングオートエンコーダーとは何ですか？ デノイジングオートエンコーダーは、データ表現やエンコーディングの非教示学習を可能にする特定のタイプのニューラルネットワークです。主な目的は、ノイズで破損した入力信号の元のバージョンを再構築することです。この能力は、画像認識や詐欺検出などの問題で、ノイズの混入した形式から元の信号を回復することが目標となります。 オートエンコーダーは、次の2つの主要なコンポーネントで構成されています： エンコーダー：このコンポーネントは、入力データを低次元表現またはエンコーディングにマッピングします。 デコーダー：このコンポーネントは、エンコーディングを元のデータ空間に戻します。 訓練フェーズでは、オートエンコーダーにクリーンな入力例とそれに対応するノイズの混入したバージョンのセットを提供します。目的は、エンコーダー-デコーダーアーキテクチャを使用して、ノイズの入力をクリーンな出力に効率的に変換するタスクを学習することです。 DAEのアーキテクチャ デノイジングオートエンコーダー（DAE）のアーキテクチャは、標準的なオートエンコーダーと似ています。次の2つの主要なコンポーネントで構成されています： エンコーダー エンコーダーは、1つまたは複数の隠れ層を備えたニューラルネットワークを作成します。 その目的は、ノイズの入力データを受け取り、データの低次元表現であるエンコーディングを生成することです。 エンコーダーは、入力データよりも少ないパラメータを持つエンコーディングを持つ圧縮関数として理解します。 デコーダー…

NODE：表形式に特化したニューラルツリー

近年、機械学習は人気が爆発し、ニューラルディープラーニングモデルは画像やテキストなどの複雑なタスクにおいて、XGBoost [4] のような浅いモデルを圧倒しました…

深層学習を用いた強力なレコメンデーションシステムの構築

顧客に適切なタイミングで適切な商品を提案することは、あらゆる業界において共通の課題です例えば、銀行業界では銀行員は常に顧客に高度に関連性のあるサービスを提案することを求めています...

大規模な言語モデルにおけるコンテキストに基づく学習アプローチ

言語モデリング（LM）は、単語のシーケンスの生成的な尤度をモデル化することを目指し、将来の（または欠損している）トークンの確率を予測します言語モデルは自然言語処理の世界を革新しました...

3つの季節性のタイプとその検出方法

季節性は、時系列を構成する主要な要素の1つです季節性は、一定の期間で繰り返され、似た強度で発生する系統的な動きを指します季節変動は…

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