自然言語とスケッチで株価を検索する：CLIP流対照学習とツインオートエンコーダによる金融時系列検索（Bamford+ ICAIF’23）
株価の時系列データベースに「今より少しボラティリティが高くて、右肩上がりの銘柄」...
InfoNCE損失とは — NCEからの系譜と相互情報量の下界を導出で理解する
SimCLRもCLIPもMoCoも、自己教師あり学習の主要手法はみな同じひとつの...
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...
文埋め込み（Sentence-BERT・SimCSE）— 文レベルの意味表現を効率的に獲得する
「この質問、過去にも似たものがあったはず」— カスタマーサポートで1日に数千件届...
対照学習による事前学習 — 正例・負例ペアで表現を学ぶ
ImageNetの1,400万枚の画像に、1,000カテゴリのラベルを付ける作業...
TRACE — 時系列データのマルチモーダル埋め込みと検索をわかりやすく解説【NeurIPS 2025】
気温、湿度、気圧、風速 — 気象観測ステーションは毎秒このような多変量時系列デー...
CLPNM-AD — プロトタイプベースの対照学習で衛星テレメトリの異常を検知する【Sensors 2023】
地球を周回する人工衛星は、温度、電圧、電流、姿勢角など数十〜数百のテレメトリチャ...
DCdetector：2つの見方の食い違いで異常を見つける ── 対照学習ベースの時系列異常検知
時系列の異常検知でよく使うのは「正常を再構成（または予測）して、うまく再現できな...
対照学習(Contrastive Learning)の理論と実装
はじめに — なぜ対照学習が重要なのか 深層学習の成功は、大量のラベル付きデータ...
CLIPの対照学習を数式から理解してPythonで実装する
CLIP（Contrastive Language-Image Pre-trai...