【WavLM】すべての音声認識モデルを過去にする！？構造や性能はどうなっているのか？
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Speech Processing
表現学習
【音声と画像の融合！？】マルチモーダル手法”AV-HuBERT”は構音障害者音声認識でも輝くのか！
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Speech Recognition for the Dysarthric
【Metaが開発した人工知能！？】従来の自己教師あり学習モデルとは一線を画す"HuBERT"モデルの性能はいかに
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AI for Science
【生成クオリティ向上の内幕】生成AIもユーザも行う「情熱的なふるまい」
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3D
【AudioLDM】Latent Diffusionを用いたText-to-Audioの生成モデル
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Diffusion Model
【CoDi】ほぼ全てのモダリティを扱えるAny-to-Anyの拡散モデル
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【CLAP】音声とテキストの対照学習モデル
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Contrastive Learning
【Brain2Music】脳の情報をもとに音楽を自動生成
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Large language models
【MuLan】対照学習を利用したMusic-Textのマルチモーダル
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Contrastive Learning
【MusicLM】Googleが開発したText-to-Musicの生成モデル
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Transformer
時系列での事前学習を自己教師対照学習で初めて現実化した時間-周波数整合性（TF-C）
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Time-series
ウェブサイトと視聴者の関係をプロファイリングすることで、フェイクニュースとポリティカルバイアスの検出が可能に！
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GNN
自己教師あり対照学習が成功するために必要なデータセットの条件とは？
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dataset
教師なし継続学習！
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continual learning
自己蒸留でCVのBERTを目指すiBOT
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Transformer
ついに画像認識のBERTが実現？！MAEについて
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グラフは不規則サンプリングされた時系列データにも強力
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Time-series
Contrastive Lossの振る舞いを理解する
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Contrastive Learning