大規模言語モデル（LLM）関連の記事一覧
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ディープラーニング関連の記事一覧
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Contents
ディープラーニング一般
ディープラーニング関連の記事が増えてきたので一覧を作成しました。このリンクページは、定期更新する予定ですので、ブログ記事の検索に役立つと思います。
一般
Mel Spectrogram｜音声データを画像用のDNNに入力する方法
TTA（Test Time Augmentation）って何？とりあえず実装してみる
活性化関数（Activation Function）の動きを理解する【初級 深層学習講座】
Adaptive Pooling層の動きをわかりやすく解説【初級 深層学習講座】
Dropoutの学習時と推論時の動きをわかりやすく解説【初級 深層学習講座】
Batch Normalizationの学習時と推論時の動きを理解する 【初級 深層学習講座】
畳み込み層（CNN, Conv1D）の動きをわかりやすく解説 【初級 深層学習講座】
エポック数（epoch）とステップ数（step）の違い、バッチサイズとは【初級 深層学習講座】
顔認証、深層距離学習など
PyTorchとFaceNetを使えば1対1の顔認証が手軽に作れる
FaceNetとFaissで高速な1対Nの顔認証を実装してみる｜PyTorch
深層距離学習+FaissをMNISTデータセットで実践【Pytorch Metric Learning】
物体検出・セグメンテーションなど
ゼロショットで物体検出可能なYOLOv8-Worldモデルを試す
ultralytics社のSAM（Segment Anything Model）｜使い方を解説
YOLOv5を使った独自データの学習と推論を実践｜ultralyticsの新リポジトリを利用
FastSAMによるゼロショットセグメンテーション｜使い方を解説
YOLO-NASで物体検出｜独自（カスタム）データの学習と推論を実践
YOLOの出力を可視化するツール「supervision」を紹介
SegFormerでの学習・推論方法を解説 | セグメンテーション向けのtransformerを使う
YOLOv8の物体追跡（MoT）の手法を調べてみた（パラメータなど）
YOLOv8で物体追跡を実践｜YOLOv8は追跡もできるらしい
物体検出のアノテーションで楽する方法(YOLOv8+labelImg)
M1とM2 MacのGPUの実力をチェック｜実行環境を構築し、YOLOv8（学習）でベンチマークしてみた
YOLO v8/YOLO v9で物体検出｜独自（カスタム）データの学習と推論を実践
自然言語処理、LLMなど
Sentence Transformersで文章の類似度を調べる方法
擬似的な会話で大規模言語モデル（LLM）の回答を制御する方法｜LLM活用テクニック
LangChainでRAGを試す｜CALM2 + FAISS + RetrievalQAの使用例
HuggingFace|大規模言語モデル（LLM）のチャットテンプレートを使う
RakutenAI-7B-chatとGradioを使ってチャットボットを作ってみた｜大規模言語モデル（LLM）を試す
CALM2のトークナイザーの出力調査＆チャットボットの作り方
GoogleのGemmaをmacbook air（M2）で動かしてみる｜大規模言語モデルを動かす
大規模言語モデル（Llama2/Gemma/Calm2）を動かしてみる（使い方）
LangChainの近傍探索ライブラリFaiss（類似検索）の使い方を解説
HuggingFace Transformerの精度向上テクニック | 出力のPooling手法
Hugging Face （BERT）で回帰（Regression）
Hugging Face Transformer（BERT）でクラス分類
音声処理
OpenAIのWhisper（v3）を使った音声認識・音声翻訳・音声識別
Text2Speech, Speech2Textを繰り返すとどうなるか
ESPnet2の使い方｜日本語音声認識 （Speech To Text）編
ESPnet2の使い方｜日本語音声合成（Text-To-Speech）編
データ拡張
Audiomentations｜音声データ向けデータ拡張ライブラリを解説
データ拡張（data augmentation）手法のmixupを解説|Pytorch 【初級 深層学習講座】
timmを使ってMixup/CutMixを手軽に実装する方法
Pythonでカラーノイズ（ピンクノイズ、ホワイトノイズ）を生成する
データ拡張（Data Augmentation）とは？【初級 深層学習講座】
物体検出でも使えるAlbumentationsの使い方（画像データ拡張, Data Augmentation）
PyTorch
PyTorch
PyTorch｜テンソルの操作と基本的な演算を理解する【初級 深層学習講座】
データ拡張（data augmentation）手法のmixupを解説|Pytorch 【初級 深層学習講座】
Pytorch|ラベル平滑化（label smoothing）の実装方法【初級 深層学習講座】
音/音声データを画像用DNN(CNN)で学習・推論する方法を解説
手書き文字（MNIST）認識をCNNでやってみる【初級 深層学習講座】
関数を自作してPyTorchの逆伝播を理解する【初級 深層学習講座】
GradCAMで判断根拠を可視化する｜PyTorch（timm, resnet18）【初級 深層学習講座】
手書き文字（MNIST）認識をPyTorchで記述する【初級 深層学習講座】
テンソル演算の可読性を向上させる、Einopsの使い方【Pytorch】
データ変換チートシート：Pandas, Numpy, PyTorch, PIL, OpenCV
PyTorch-独自データセット（custom dataset）の作り方【初級 深層学習講座】
物体検出をサポートしたデータ拡張の使い方【torchvision.transofrms.v2】
PyTorchの可視化機能を紹介｜物体検出枠とセグメンテーション結果を可視化
ファインチューニングで一部のレイヤー（層）をフリーズする方法 | Kaggle TIPS
Pytorch Lightning
クラス分類(犬猫分類)をPyTorch Lightningで書き直してみる
timm
timmを使ってMixup/CutMixを手軽に実装する方法
PyTorch-TIMMでモデル作成、モデル一覧を取得する方法（create_modelチートシート）
様々な手法の実装
【Pytochで実装】Model soups | 重み平均により精度向上させる手法
アンサンブルと違って処理時間が増えない精度改善手法：Model Soups
Model Soupsについて二回書いていることに気づきました・・・
PyTorch以外
PytorchユーザーがKerasを使ってみた感想｜犬猫分類（resnet50のファインチューン）
Label Studioの自動アノテーション機能（AI支援）にYOLOv8を使う方法
LabelStudioの使い方を説明｜おすすめの多機能アノテーションツール
物体検出のためのアノテーションツール | labelImgの使い方を説明
Kaggle
Kaggleの公開ノートブックを日本語に翻訳するChrome拡張機能を紹介
HuggingFace Transformerの精度向上テクニック | 出力のPooling手法
ファインチューニングで一部のレイヤー（層）をフリーズする方法 | Kaggle TIPS
Google Colab活用ガイド｜kaggleとColabでコードを共有
LLM Prompt Recoveryに挑戦| Kaggleチャレンジ記録
BirdCLEF 2024に挑戦| Kaggleチャレンジ記録
おすすめ書籍
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