埋め込みの次元を増やす・結合するとは何をしているのか — 次元拡張の意図とメリット・落とし穴
100人を10畳の部屋に詰め込むと、誰もが隣の人とぶつかります。同じ100人を、...
埋め込みのアライメントとは — Alignment と Uniformity で対照学習の良さを測る
「良い埋め込み」とは何でしょうか。対照学習で得たベクトルが「良い」とき、私たちは...
MOMENT — オープンソースのEncoder-only時系列基盤モデル【ICML 2024】
時系列基盤モデルの多くはDecoder-only（自己回帰生成）アーキテクチャを...
埋め込みベクトルと類似度検索の理論とPython実装
埋め込みベクトル（Embedding）は、テキストや画像などのデータを高次元のベ...
単語の分散表現(Word Embedding)とは？理論と実装を解説
単語の分散表現(Word Embedding)とは、単語を固定長の密なベクトルと...