PyTorchで始める Deep Unfolding 入門: 数理最適化とニューラルネットワークの融合
近年、深層学習は画像認識などで圧倒的な性能を示していますが、信号処理や画像再構成などの逆問題において、その推論過程が不透明（ブラックボックス）である点が実務的な課題となっています,。特に信頼性が重視されるミッションクリテ […]
GPyTorch ではじめる深層ガウス過程入門
ガウス過程（GP: Gaussian Process）は、関数そのものに確率分布を定義するノンパラメトリックなモデルです。このモデルの最大の強みは、単なる予測値だけでなく、その不確実性（信頼区間）を定量的に示せる点にあり […]
深層学習モデルの軽量化: PyTorchによる知識蒸留の実践
近年、ディープラーニングは画像認識、自然言語処理など、様々な分野で目覚ましい成果を上げています。特に、大規模なニューラルネットワークは、大量のデータを学習し、高度なタスクをこなす能力を持っています。しかし、これらのモデル […]