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𝑴𝑰𝑺𝑨 @フォロバ💯
いや煽ってんのか??( *´꒳`*)╯🔪


りべる
しかもメトロノーム付きで!!
早く気付いていたら

よっしー
#欅坂46
#語るなら未来を…
語るなら未来を…

ひろ✨
代表的な生成モデルには、確率的生成モデル(Probabilistic Generative Models) と 深層生成モデル(Deep Generative Models) がある。前者には混合ガウスモデル(GMM)や隠れマルコフモデル(HMM)などが含まれるが、近年主流となっているのは後者であり、ニューラルネットワークによる高次元分布の近似を行う。特に有名なのが、変分オートエンコーダ(VAE)、敵対的生成ネットワーク(GAN)、および**拡散モデル(Diffusion Model)**である。
VAEはエンコーダ・デコーダ構造を持ち、潜在空間における確率的表現学習を行う。GANはジェネレータとディスクリミネータの**ミニマックス最適化(minimax optimization)**によって、分布近似を競合的に洗練させる。一方、Diffusion Modelはノイズ除去過程を逐次的に学習し、高品質なサンプル生成を可能にする。この拡散モデル系は、**スコアベース生成(Score-based Generation)**とも呼ばれ、現在の画像生成(例:Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney)や動画生成の中心技術となっている。
また、自然言語領域では、自己回帰型言語モデル(Autoregressive Language Model)が主流であり、Transformerアーキテクチャを基盤とする。GPTやLLaMAなどは、トークン列の条件付き確率 P(x_t|x_{<t}) を逐次推定し、テキストを生成する。これにより、文脈保持・推論・スタイル模倣などの高次言語生成能力が実現している。
さらに近年では、マルチモーダル統合(text-to-image, text-to-video, text-to-audioなど)が進み、生成系AIは単一モーダルの枠を超えて「統合的創発(emergent multimodality)」を示すに至った。これは巨大パラメータ空間と自己教師あり学習(self-supervised learning)による**表現学習の汎化(representation generalization)**の成果であり、人間の創造的活動の一部を模倣・拡張する段階に入っている。
要するに生成系AIとは、確率的表現学習・深層分布近似・モーダル統合によって新たなデータを創出する人工知能技術体系であり、単なる情報処理を超え、創造の自動化を実現する計算的パラダイムである。

めり
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ひろ✨
32、哲学、恋愛、就職・転職、お笑い政治経済、🇺🇸🇯🇵ドル円、Java、英語、法律、AI、ディープラーニングG検定、メンタルヘルス、基本情報、うつ病、愛知、名言、政策金利
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ユウスケソース
キウイガチ勢
日本科学技術大学卒
特技:キウイの目利き、包丁を研ぐ
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𝑴𝑰𝑺𝑨 @フォロバ💯
JCです!
フォロバとコメント返し💯です!
個チャはあんま返せないです(> <。)
たま〜にいいね爆弾投下します
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よっきー
成人済みお腐れウーマン。怪我が原因で現在無職
今は主に監督生と騎空士と審神者を兼任してます
ついでにアロマンティックで希死念慮鬼盛りメンヘラ
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よっしー
大阪人。
4年程海外に住んでました^^
アニメ、漫画、大好きです^^
欅坂、櫻坂、日向坂も大好きです^^
仮面ライダー、ウルトラマンとか特撮も大好きです^^
ガンダムも全部見てますw
2年ぶりにAPEX開いたら知らんゲームになってたw
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