z検定の理論と導出をわかりやすく解説
z検定は、正規分布に基づく最も基本的な仮説検定のひとつです。母分散が既知の場合、...
検出力と標本サイズ設計の理論を解説して実装する
統計的仮説検定を実施する前に、「どのくらいのサンプル数があれば、検出したい効果を...
ファインチューニングと転移学習の理論を解説
転移学習（Transfer Learning）とファインチューニング（Fine-...
GPTのアーキテクチャと自己回帰生成を解説
GPT（Generative Pre-trained Transformer）は...
勾配ブースティング（GBDT）の理論と実装を解説
勾配ブースティング（Gradient Boosting）は、損失関数の負の勾配（...
Word2Vec（Skip-gram/CBOW）の理論と実装を解説
Word2Vec は、2013年に Mikolov らが提案した単語の分散表現（...
Transformer Encoderの構造と実装を完全理解する
Transformer Encoderは、入力系列を双方向に処理し、文脈を反映し...
Transformer Decoderの構造とMasked Self-Attentionの仕組み
Transformer Decoderは、系列を自己回帰的に生成するためのアーキ...
TransformerのFeed-Forward Network（FFN）の役割と実装
TransformerアーキテクチャにおいてSelf-Attentionと並んで...
Layer Normalizationの仕組みとBatch Normalizationとの違い
深層学習において、正規化（Normalization）は学習の安定化と高速化に欠...