NLP | 機械学習と情報技術

Multi-Head Attentionの理論と実装を完全解説

2026年3月7日 Transformer

私たちが文章を読むとき、無意識のうちに複数の視点から情報を処理しています。たとえ...

Multi-Head Attention NLP Self-Attention Transformer 深層学習

Word2Vec（Skip-gram/CBOW）の理論と実装を解説

2026年2月25日 NLP

Word2Vec は、2013年に Mikolov らが提案した単語の分散表現（...

CBOW NLP Skip-gram Word2Vec 分散表現単語埋め込み

GPTのアーキテクチャと自己回帰生成を解説

2026年2月25日 NLP

GPT（Generative Pre-trained Transformer）は...

GPT NLP Transformer Decoder 事前学習自己回帰言語モデル

ファインチューニングと転移学習の理論を解説

2026年2月25日 NLP

転移学習（Transfer Learning）とファインチューニング（Fine-...

BERT GPT NLP ファインチューニング事前学習特徴抽出転移学習

双方向RNN（Bidirectional RNN）の理論と実装を解説

2026年2月25日 RNN

単方向のRNNは、系列を左から右へ順に処理するため、時刻 $t$ の隠れ状態 $...

BiLSTM BiRNN NLP 双方向RNN 深層学習系列ラベリング

GloVeの理論と単語ベクトルの導出を解説

2026年2月25日 NLP

GloVe（Global Vectors for Word Representa...

GloVe NLP 共起行列分散表現単語埋め込み行列分解

BERTのアーキテクチャと事前学習を解説

2026年2月25日 NLP

BERT（Bidirectional Encoder Representatio...

BERT MLM NLP NSP Transformer ファインチューニング事前学習

トークナイゼーション（BPE/WordPiece/SentencePiece）を解説

2026年2月25日 NLP

自然言語処理（NLP）において、テキストをモデルに入力するための最初のステップが...

BPE NLP SentencePiece WordPiece サブワードトークナイゼーション

位置エンコーディング（Positional Encoding）の仕組みをわかりやすく解説

2026年2月19日 Transformer

位置エンコーディング（Positional Encoding）は、Transfo...

NLP Self-Attention Transformer 位置エンコーディング深層学習

Transformer Encoderの構造と実装を完全理解する

2026年2月19日 Transformer

Transformer Encoderは、入力系列を双方向に処理し、文脈を反映し...

Encoder NLP Self-Attention Transformer 深層学習

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