Representation Learning

Terms tagged with Representation Learning

Definition

空間埋め込みとは、物理的または抽象的な空間関係を密なベクトル空間に変換するプロセスであり、アルゴリズムが近接性、方向性、トポロジーを理解できるようにします。この手法は、空間的な構 …

類似度学習は、類似したアイテムが近くに、異なるアイテムが遠くなるように、入力をベクトル空間にマッピングするモデルを訓練することに焦点を当てています。サイエズネットワークやトリプレ …

マルチモーダル表現学習は、テキスト、画像、音声、動画など、異なる種類のデータソースからの情報を処理し統合して共有潜在空間（shared latent space）に埋め込むために …

ディープラーニングと関連の深いフィーチャラーニングは、手動の特徴エンジニアリングに依存するのではなく、生データから階層的な表現を直接学習することを可能にします。層を重ねることで、 …

対照的学習は、ラベル付きデータを必要としない表現学習手法です。同じ入力からの拡張ビュー（ポジティブペア）を作成し、異なる入力や拡張（ネガティブペア）と対比させることで、類似する …

これらのモデルは、高次元データをより低次元の連続的なベクトル空間にマッピングし、類似したアイテムが近くに位置するようにします。この変換は意味的な関係性を捉え、類似検索やクラスタリ …

埋め込みは、意味的な関係が幾何学的な空間で保持されるデータの高密度ベクトル表現です。カテゴリカルまたは高次元の入力を固定長のベクトルに変換することで、モデルはデータを効率的に処理 …