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1. 定義と概要 DQN（Deep Q-Network）とは、DeepMind社が2013年に基礎的な着想を示し、2015年にNature誌で発表した、Q学習の…

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1. 定義と概要 ドメインランダマイゼーションとは、シミュレーション環境（現実の物理法則やタスクをコンピュータ上で再現した仮想の環境）で強化学習（試行錯誤を通じ…

1. 定義と概要 文書分類とは、与えられた文章を、あらかじめ定義された複数のカテゴリのうちどれか1つ、または複数に割り当てるタスクです。分類先のカテゴリにはラベ…

1. 定義と概要 DistilBERT（ディスティルバート、Distilled BERTの略）とは、「Hugging Face」が2019年に発表した、BERT…

1. 定義と概要 ディスクリミネータ（識別器）とは、GANを構成する2つのニューラルネットワークの一方です。入力されたデータが本物（訓練データ）かジェネレータ（…

1. 定義と概要 識別モデルとは、入力X（データ）が与えられたときに出力Y（正解ラベル）がどうなるかを表す条件付き確率P（Y|X）（入力データが分かっているとき…

1. 定義と概要 離散値とは、1つ1つが独立して数えられ、値と値の間に他の値が存在しない、とびとびの数値のことです。代表的な例として、サイコロの出目（1から6）…

1. 定義と概要 談話構造解析とは、文と文（または節と節）の間にある意味的な関係を解析し、文章全体がどのような構造で成り立っているかを明らかにする処理です。ここ…