SoftCLT — ソフト連続値の対照学習で時系列表現を学習する【ICLR 2024】
衛星テレメトリの異常検知では「この温度パターンは正常か？ 過去のどのパターンに近...
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...
ConFGD — 周波数グラフ発見とLLM言語誘導で時系列ドメイン適応を革新する【AAAI 2025】
スマートフォンの加速度センサで「歩行」「階段昇降」「着席」などの行動を分類するモ...
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...
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...
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（Contrastive Learning）の理論と損失関数の導出
対照学習（Contrastive Learning）は、ラベルなしデータから有用...
SimCLRの仕組みとNT-Xent損失をPythonで実装する
SimCLR（Simple Framework for Contrastive ...
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...