系列・生成モデル
103 の手法がこの系統にあります。
注目
アテンションメカニズムThe attention mechanism, introduced by Bahdanau, Cho and Bengio in 2015 and refined by Luong, Pham and Manning the same year, lets a sequence decoder dynamically learn which of theオートエンコーダーAn autoencoder is an encoder-decoder neural network, popularised by Hinton and Salakhutdinov in 2006, that compresses data into a low-dimensional latent code and then reconstructs Bidirectional RNNA Bidirectional RNN, introduced by Schuster and Paliwal in 1997, processes a sequence in both forward and backward directions so that every position has access to its full surroundCrossformer: 多変量時系列予測のためのクロスディメンション依存性トランスフォーマーCrossformer is a Transformer-based architecture for multivariate time series forecasting, introduced by Yunhao Zhang and Junchi Yan at ICLR 2023. Unlike earlier Transformer variantCycleGAN：サイクル整合性を用いたペアなし画像間翻訳CycleGAN, introduced by Zhu et al. at ICCV 2017, learns to translate images between two visual domains without requiring paired training examples. It trains two generators and two DeepARDeepAR is Amazon's industrial forecasting model, introduced by Salinas, Flunkert and Gasthaus (2017; published 2020), that uses an autoregressive recurrent neural network to estima
Reading path
This topic's most-referenced foundational methods, in the order they were developed — a place to start if you're new here.
すべての手法 103
アテンションメカニズムオートエンコーダーBidirectional RNNCrossformer: 多変量時系列予測のためのクロスディメンション依存性トランスフォーマーCycleGAN：サイクル整合性を用いたペアなし画像間翻訳DeepAR拡散モデルドメイン適応型拡散モデルドメイン適応型GANドメイン適応型GRUドメイン適応型リカレントニューラルネットワークドメイン適応型文埋め込みドメイン適応型Transformerドメイン適応型変分オートエンコーダドメイン適応型ビジョン・トランスフォーマー説明可能な拡散モデル説明可能なGAN説明可能なGRU説明可能なLSTM (Explainable LSTM)説明可能なリカレントニューラルネットワークExplainable Transformer説明可能な変分オートエンコーダFEDformer: 周波数強調型分解トランスフォーマーファインチューニングされた拡散モデルファインチューニングされた敵対的生成ネットワークファインチューニングされたGRUファインチューニングLSTMファインチューニングされたリカレントニューラルネットワークファイン・チューニングによるテキスト要約Fine-Tuned Transformerファインチューニングされた変分オートエンコーダファインチューニングされたVision TransformerGated Recurrent Unit (GRU)Generative Adversarial Networkグラフ注意機構ネットワークゲート付き再帰ユニット (GRU)InformeriTransformer: 多変量時系列予測のための逆転Transformer潜在拡散モデルLong Short-Term Memory (LSTM)Longformer / BigBirdLSTMマスク化オートエンコーダMoirai: 時系列予測のための汎用Transformer多言語拡散モデルMultilingual GAN多言語GRU多言語LSTM (Multilingual LSTM)多言語リカレントニューラルネットワーク多言語テキスト要約多言語変分オートエンコーダ多言語Vision Transformerマルチモーダル拡散モデルマルチモーダルGANマルチモーダルGRUマルチモーダルLSTMMultimodal Recurrent Neural Networkマルチモーダル・トランスフォーマーマルチモーダル変分オートエンコーダマルチモーダルVision TransformerNon-stationary TransformerPatchTSTPyraformer: 長期時系列予測のためのピラミダルアテンションTransformerリカレントニューラルネットワーク (RNN)Reformer: 長いシーケンスのための効率的なTransformerスコアベース生成モデルSegRNN: 長期時系列予測のためのセグメント再帰型ニューラルネットワークMulti-Head Self-Attention自己教師あり拡散モデル自己教師ありGAN (Self-supervised GAN)自己教師ありGRU自己教師ありTransformer自己教師あり変分オートエンコーダSelf-supervised Vision Transformer半教師あり拡散モデルSemi-supervised GAN半教師ありGRU (Semi-supervised GRU)半教師ありLSTM半教師ありTransformer半教師あり変分オートエンコーダSemi-supervised Vision Transformerシーケンス・ツー・シーケンスモデルSwin TransformerT5（Text-to-Text Transfer Transformer）Temporal Fusion TransformerTime-MoE: 時系列予測のための混合エキスパート基盤モデルTiRex: xLSTMを用いたゼロショット時系列予測転移学習GAN変分オートエンコーダーを用いた転移学習拡散モデルを用いた転移学習LSTMを用いた転移学習リカレントニューラルネットワークを用いた転移学習Variational AutoencoderビジョントランスフォーマーWasserstein GAN (WGAN)弱教師あり拡散モデル弱教師ありGAN (Weakly Supervised GAN)Weakly Supervised GRU弱教師ありLSTM弱教師ありリカレントニューラルネットワーク弱教師ありTransformer弱教師あり変分オートエンコーダーWeakly Supervised Vision Transformer