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こま(だ

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SCORE CRACKERいいね!!
#ヒヨコ群集合
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よっきー

よっきー

昔読んでた漫画・アニメで、今読み返したいもの、見たいものは?昔読んでた漫画・アニメで、今読み返したいもの、見たいものは?

回答数 10884>>

漫画版セーラームーン、漫画版ご近所物語、漫画版こどものおもちゃ、HIGH SCORE、両メディアふしぎ遊戯、ふしぎの海のナディア、覇王大系リューナイト(アデューレジェンド含む)、出撃!マシンロボレスキュー、コレクターユイ、おジャ魔女どれみシリーズ、両メディア版幽遊白書、両メディア版レベルE、旧アニメ版ハイスクール奇面組漫画版ᗷφY、漫画版ボボボーボ・ボーボボ、漫画版魔人探偵脳噛ネウロ、漫画版暗殺教室、漫画版SKETDANCE位かな…?🤔
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𝑴𝑰𝑺𝑨 @フォロバ💯

𝑴𝑰𝑺𝑨 @フォロバ💯

「👑 Best Score!」
いや煽ってんのか??( *´꒳`*)╯🔪
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りべる

りべる

muse score、楽譜の音書き出せるのかよ!?
しかもメトロノーム付きで!!

早く気付いていたら
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よっしー

よっしー

紅白落選無念…って思いながらユニエアプレイしてたらランダムでこの曲なって、やっぱ欅の生き方は痺れるな〜って感情移入し過ぎてperfect full score出しちまった…

#欅坂46
#語るなら未来を
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語るなら未来を…

欅坂46

櫻坂46の星櫻坂46の星
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ひろ✨

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生成系AI(Generative AI)とは、大規模データセットから学習した確率分布モデルを用いて、新たなデータ(テキスト、画像、音声、動画など)を生成する人工知能技術群の総称である。その中核を成すのは**生成モデル(Generative Model)**であり、これは識別モデル(Discriminative Model)と対をなす概念である。生成モデルはデータの背後にある潜在変数(latent variables)を推定し、観測データの生成過程 P(X, Z) を確率的にモデル化する点に特徴がある。

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。
AIの星AIの星
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めり

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作曲家さんがおすすめにたまたま流れてきて、たぶんscoreや star timeを作曲した人っぽくてびっくりしてる
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