TensorFlow 各種ドキュメント翻訳 | TensorFlow の簡単な応用 (2022)

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◆ 2022/12/19 ～ 2022/12/30

Keras Stable Diffusion : インペインティングの簡易アプリケーション

Keras Stable Diffusion の「インペインティング」をノートブックをベースにまとめ直したものです。マスク画像を簡単なアプリケーションで作成してから、インペインティングを実行します。

Keras Stable Diffusion は KerasCV の StableDiffusion 実装のリファレンスです。KerasCV には含まれていない Colab ノートブックが含まれていますが、インターフェイスが少し異なりますので注意が必要です。

[詳細] (12/30/2022)

 

Keras Stable Diffusion : 混合精度のパフォーマンス

Keras Stable Diffusion の「混合精度のパフォーマンス」をノートブックをベースにまとめ直したものです。混合精度の利用で、画像生成時間を約 40% 減で短縮できることが確認できました。

Keras Stable Diffusion は KerasCV の StableDiffusion 実装のリファレンスです。KerasCV には含まれていない Colab ノートブックが含まれていますが、インターフェイスが少し異なりますので注意が必要です。

[詳細] (12/27/2022)

 

Keras Stable Diffusion : 基本的な使い方 (テキスト-to-画像 / 画像-to-画像変換)

Keras Stable Diffusion の「基本的な使い方 (テキスト-to-画像 / 画像-to-画像変換)」をノートブックをベースにまとめ直したものです。

Keras Stable Diffusion は KerasCV の StableDiffusion 実装のリファレンスです。KerasCV には含まれていない Colab ノートブックが含まれていますが、インターフェイスが少し異なりますので注意が必要です。

[詳細] (12/27/2022)

 

Keras Stable Diffusion : 概要

KerasCV の StableDiffusion 実装のリファレンスである Stable Diffusion の Keras / Tensorflow 実装です。
KerasCV には含まれていない Colab ノートブックが含まれていますが、インターフェイスが少し異なりますので注意が必要です。
最初は README を「概要」として翻訳しました。

[詳細] (12/27/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 生成深層学習 – Textual Inversion で StableDiffusion に新コンセプトを教える

Keras Web サイトのドキュメントに拡散モデルの記事が幾つか追加されましたので、2.11 をベースに翻訳してます。

今回はコードサンプルの「生成深層学習」から「Textual Inversion で StableDiffusion に新コンセプトを教える」です。このノートブックは KerasCV の StableDiffusion 実装で新しい視覚的コンセプトを学習します。

[詳細] (12/26/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 生成深層学習 – ノイズ除去拡散確率モデル

Keras Web サイトのドキュメントに拡散モデルの記事が幾つか追加されましたので、2.11 をベースに翻訳してます。

今回はコードサンプルの「生成深層学習」から「ノイズ除去拡散確率モデル」です。このノートブックはノイズ除去拡散確率モデルで花の画像を生成します。

[詳細] (12/25/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 生成深層学習 – ノイズ除去拡散暗黙モデル

Keras Web サイトのドキュメントに拡散モデルの記事が幾つか追加されましたので、2.11 をベースに翻訳してます。

今回はコードサンプルの「生成深層学習」から「ノイズ除去拡散暗黙モデル」です。このノートブックはノイズ除去拡散暗黙モデルで花の画像を生成します。

[詳細] (12/22 更新, 09/04/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 生成深層学習 – Stable Diffusion の潜在的空間の探索

Keras Web サイトのドキュメントに拡散モデルの記事が幾つか追加されましたので、2.11 をベースに翻訳してます。

今回はコードサンプルの「生成深層学習」から「Stable Diffusion の潜在的空間の探索」です。このノートブックは Stable Diffusion の潜在的多様体を探求します。

[詳細] (12/24/2022)

 

Keras 2 : 開発者ガイド : KerasCV – Stable Diffusion を使用した高性能画像生成

Keras Web サイトのドキュメントに拡散モデルの記事が幾つか追加されましたので、2.11 をベースに翻訳します。

今回は開発者ガイドの「KerasCV」から「Stable Diffusion を使用した高性能画像生成」です。KerasCV の StableDiffusion モデルを使用して新しい画像を生成します。

[詳細] (12/23/2022)

 

Stable Diffusion Version 2 : 概要

大人気のテキスト-to-画像変換拡散モデル Stable Diffusion の Version 2.1 が今月公開されましたので、ドキュメントを翻訳しておきます。

768×768 解像度 (Stable Diffusion 2.1-v) と 512×512 解像度 (Stable Diffusion 2.1-base) の新しい stable diffusion モデルで、両方とも 2.0 と同じ数のパラメータとアーキテクチャに基づき、LAION-5B データセットのより制限の少ない NSFW フィルタリングにより 2.0 上で微調整されています。

[詳細] (12/19/2022)

 
◆ 2022/07/01 ～ 2022/08/09

Keras 2 : Code examples : グラフデータ – node2vec によるグラフ表現学習

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「グラフデータ」から「node2vec によるグラフ表現学習」です。このノートブックは、MovieLens データセットから映画に対する埋め込みを生成する node2vec モデルの実装を実演します。

[詳細] (08/09/2022)

 

Keras 2 : Code examples : グラフデータ – 分子的性質のためのメッセージパッシング・ニューラルネット (MPNN)

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。「グラフデータ」カテゴリーに移行しています。

今回は Code examples の「グラフデータ」から「分子的性質のためのメッセージパッシング・ニューラルネット (MPNN)」です。このノートブックは、血液脳関門透過性を予測する MPNN の実装を実演します。

[詳細] (08/08/2022)

 

Keras 2 : Code examples : グラフデータ – グラフニューラルネットによるノード分類

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。「グラフデータ」カテゴリーに移行しています。

今回は Code examples の「グラフデータ」から「グラフニューラルネットによるノード分類」です。このノートブックは、引用が与えられたとき論文のトピックを予測するためにグラフ・ニューラルネットワーク・モデルを実装します。

[詳細] (08/05/2022)

 

Keras 2 : Code examples : グラフデータ – ノード分類のためのグラフ注意ネットワーク

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。「グラフデータ」カテゴリーに移行します。

今回は Code examples の「グラフデータ」から「ノード分類のためのグラフ注意ネットワーク」です。このノートブックはノード分類のためのグラフ注意ネットワーク (GAT) の実装を実演します。

[詳細] (08/02/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 強化学習 – Proximal ポリシー最適化 (PPO)

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「強化学習」から「Proximal ポリシー最適化 (PPO)」です。このノートブックは CartPole-v0 環境のための Proximal ポリシー最適化エージェントの実装を実演します。

[詳細] (08/01/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 強化学習 – ブロック崩しのための深層 Q 学習

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「強化学習」から「ブロック崩しのための深層 Q 学習」です。このノートブックは Atari ブロック崩しをプレーする深層 Q ネットワークを実装して実演します。

[詳細] (07/31/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 強化学習 – 深層決定論的ポリシー勾配 (DDPG)

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。「強化学習」のカテゴリーに進んでいます。

今回は Code examples の「強化学習」から「深層決定論的ポリシー勾配 (DDPG)」です。このノートブックは倒立振子問題で DDPG アルゴリズムを実装します。

[詳細] (07/29/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 強化学習 – Actor Critic 法

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。「強化学習」のカテゴリーに進みます。

今回は Code examples の「強化学習」から「Actor Critic 法」です。このノートブックはカートポール環境で Actor Critic 法の実装を実演します。

[詳細] (07/27/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 生成深層学習 – AdaIN によるスタイル変換

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「生成深層学習」から「AdaIN によるスタイル変換」です。このノートブックは Adaptive インスタンス正規化によるニューラルスタイル変換を実演します。

[詳細] (07/26/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 生成深層学習 – PixelCNN

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「生成深層学習」から「PixelCNN」です。このノートブックは Keras で実装された PixelCNN を実演します。

[詳細] (07/21/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 生成深層学習 – Real NVPによる密度推定

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「生成深層学習」から「Real NVPによる密度推定」です。このノートブックは “double moon” データセットの密度分布の推定を実演します。

[詳細] (07/18/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 生成深層学習 – StyleGAN による顔画像生成

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「生成深層学習」から「StyleGAN による顔画像生成」です。このノートブックは画像生成のための StyleGAN の実装を実演します。

[詳細] (07/17/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 生成深層学習 – 条件付き画像生成のための GauGAN

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「生成深層学習」から「条件付き画像生成のための GauGAN」です。このノートブックは条件付き画像生成のための GauGAN の Keras による実装を実演します。

[詳細] (07/14/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 生成深層学習 – ミニチュア GPT によるテキスト生成

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「生成深層学習」から「ミニチュア GPT によるテキスト生成」です。このノートブックは、GPT のミニチュア版を実装してテキストを生成するためにそれを訓練してみます。

[詳細] (07/08/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 生成深層学習 – CycleGAN

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「生成深層学習」から「CycleGAN」です。このノートブックは、画像-to-画像変換問題を解くことを目標としたモデル CycleGAN の実装を実演します。

[詳細] (07/05/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 生成深層学習 – ディープドリーム

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「生成深層学習」から「ディープドリーム」です。このノートブックは Keras でディープドリームの生成を具体的に実演します。

[詳細] (07/03/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 生成深層学習 – ニューラル・スタイル変換

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「生成深層学習」から「ニューラル・スタイル変換」です。このノートブックは勾配降下を使用して参照画像のスタイルをターゲット画像に変換する方法を具体的に実演します。

[詳細] (07/03/2022)

 

バスク語 RoBERTa & GPT2 モデル公開

バスク語 用の以下のモデルを HuggingFace モデルハブで公開しました。データセットはクロールデータを利用しています。

 

カタルーニャ語 RoBERTa & GPT2 モデル公開

カタルーニャ語 用の以下のモデルを HuggingFace モデルハブで公開しました。データセットは Wikipedia に加えてクロールデータも利用しています。

 
◆ 2022/04/08 ～ 2022/06/30

Keras 2 : Code examples : 生成深層学習 – WGAN-GP

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「生成深層学習」から「WGAN-GP」です。このノートブックは勾配ペナルティを使用した Wasserstein GAN の実装を実演します。

[詳細] (06/30/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 生成深層学習 – 顔画像を生成する DCGAN

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「生成深層学習」から「顔画像を生成する DCGAN」です。このノートブックは train_step をオーバーライドした上で、fit() を使用して CelebA 画像上で訓練された単純な DCGAN を実演します。

[詳細] (06/29/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 生成深層学習 – 変分オートエンコーダ

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「生成深層学習」から「変分オートエンコーダ」です。このノートブックは MNIST 数字で訓練された畳み込み変分オートエンコーダ (VAE) を実演します。

[詳細] (06/28/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 音声データ – 話者認識

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「音声データ」から「話者認識」です。このノートブックは高速フーリエ変換 (FFT) と 1D Convnet を使用して話者を分類します。

[詳細] (06/28/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 音声データ – Transformer による自動発話認識

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「音声データ」から「Transformer による自動発話認識」です。このノートブックは自動発話認識のために sequence-to-sequence Transformer を訓練します。

[詳細] (06/28/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 音声データ – CTC を使用した自動発話認識

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「音声データ」から「CTC を使用した自動発話認識」です。このノートブックは自動発話認識のための CTC ベース・モデルの訓練を実演します。

[詳細] (06/27/2022)

 

ラテン語 RoBERTa モデル公開

ラテン語 用の以下のモデルを HuggingFace モデルハブで公開しました。データセットはクロールデータを利用しています。

 

Keras 2 : Code examples : 時系列 – 天気予報のための時系列予測

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「時系列」から「天気予報のための時系列予測」です。このノートブックは LSTM モデルを使用して時系列予測を行なう方法を実演します。

[詳細] (06/24/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 時系列 – グラフニューラルネットと LSTM による交通予測


Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「時系列」から「グラフニューラルネットと LSTM による交通予測」です。このサンプルはグラフ上の時系列予測を行なう方法を実演します。

[詳細] (06/22/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 時系列 – Transformer モデルによる時系列分類

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「時系列」から「Transformer モデルによる時系列分類」です。このノートブックは Transformer モデルを使用した時系列分類を行なう方法を実演します。

[詳細] (06/20/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 時系列 – ゼロからの時系列分類

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「時系列」から「ゼロからの時系列分類」です。UCR/UEA アーカイブからの FordA データセットで時系列分類器をゼロから訓練します。

[詳細] (06/19/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 時系列 – Autoencoder を使用した時系列異常検知

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「時系列」から「Autoencoder を使用した時系列異常検知」です。AutoEncoder を使用して時系列の異常を検出してみます。

[詳細] (06/17/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 自然言語処理 – FNet によるテキスト生成

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「自然言語処理」から「FNet によるテキスト生成」です。テキスト生成のための FNet transformer を Keras で実装して実演します。

[詳細] (06/12/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 自然言語処理 – BERT によるテキスト抽出

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「自然言語処理」から「BERT によるテキスト抽出」です。HuggingFace Transformers の事前訓練済み BERT の SQuAD 上での再調整を遂行します。

[詳細] (06/08/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 自然言語処理 – Switch Transformer によるテキスト分類

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「自然言語処理」から「Switch Transformer によるテキスト分類」です。テキスト分類のための Switch Transformer の実装を示します。

[詳細] (06/04/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 自然言語処理 – 事前訓練済み単語埋め込みの使用

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「自然言語処理」から「事前訓練済み単語埋め込みの使用」です。事前訓練済み GloVe 単語埋め込みを使用した Newsgroup20 データセット上のテキスト分類を実演します。

[詳細] (06/02/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 自然言語処理 – sequence-to-sequence Transformer による英西翻訳

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「自然言語処理」から「sequence-to-sequence Transformer による英西翻訳」です。sequence-to-sequence Transformer の実装と機械翻訳タスクでのその訓練を実演します。

[詳細] (06/01/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 自然言語処理 – Transformers による固有表現認識

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「自然言語処理」から「Transformers による固有表現認識」です。Transformers と CoNLL 2003 共有タスクからのデータを使用して NER を実演します。

[詳細] (05/31/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 自然言語処理 –　BERT による意味的類似性

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳を進めています。

今回は Code examples の「自然言語処理」から「BERT による意味的類似性」です。BERT モデルの SNLI コーパス上の最調整による自然言語推論を実演します。

[詳細] (05/30/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 自然言語処理 – デシジョンツリーと埋め込みを使用したテキスト分類

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳の続きです。Code examples の「コンピュータビジョン」から「自然言語処理」に移行しています。

今回は Code examples の「自然言語処理」から「デシジョンツリーと埋め込みを使用したテキスト分類」です。テキスト分類のために Tensorflow Decision Forests を使用します。

[詳細] (05/28/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 自然言語処理 – BERT による Masked 言語モデリング

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳の続きです。Code examples の「コンピュータビジョン」から「自然言語処理」に移行しています。

今回は Code examples の「自然言語処理」から「BERT による Masked 言語モデリング」です。BERT で Masked 言語モデル (MLM) を実装してそれを IMDB レビュー・データセットで再調整します。

[詳細] (05/27/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 自然言語処理 – Transformer によるテキスト分類

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳の続きです。Code examples の「コンピュータビジョン」から「自然言語処理」に移行しています。

今回は Code examples の「自然言語処理」から「Transformer によるテキスト分類」です。Transformer ブロックを Keras 層として実装してそれを使用したモデルでテキスト分類を遂行します。

[詳細] (05/25/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 自然言語処理 – アクティブラーニングによるレビュー分類

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳の続きです。Code examples の「コンピュータビジョン」から「自然言語処理」に移行しています。

今回は Code examples の「自然言語処理」から「アクティブラーニングによるレビュー分類」です。データ中心の機械学習の発展とともに、アクティブラーニングは企業や研究者の間で人気が高まっています。アクティブラーニングは競争力のあるスコアを獲得するためにモデルがより少ない総量の訓練データだけを必要とするように、ML モデルを徐々に訓練することを目的としています。

[詳細] (05/24/2022)

 

Keras 2 : Code examples : 自然言語処理 – ゼロからのテキスト分類

Keras Web サイトのドキュメントの翻訳の続きです。Code examples の「コンピュータビジョン」から「自然言語処理」に移行します。

今回は Code examples の「自然言語処理」から「ゼロからのテキスト分類」です。このサンプルは raw テキストから始めてテキスト分類を行なう方法を示します。IMDB センチメント分類データセット上でワークフローを実演します。単語分割 & インデキシングに TextVectorization 層を使用します。

[詳細] (05/20/2022)

 

HuggingFace Transformers 4.17 : Notebooks : ゼロからの新しい言語モデルの訓練

HuggingFace Transformers は、テキスト, ビジョン, そして音声のような多様なタスクを遂行する数千の事前訓練済みモデルを提供しています。HuggingFace Transformers は 3 つの最もポピュラーな深層学習ライブラリ – Jax, PyTorch と TensorFlow により、シームレスな統合によって支援されます。4.17 をベースにドキュメントを幾つか翻訳しています。

今回は『Notebooks』から「ゼロからの新しい言語モデルの訓練」です。この投稿では、Esperanto 上で “small” モデル (84 M パラメータ = 6 層, 768 隠れサイズ, 12 アテンションヘッド) を訓練する方法を実演します – それは DistilBERT と同じ数の層 & ヘッドです。そして品詞タギングの下流タスクでモデルを再調整します。

[詳細] (05/18/2022)

 

HuggingFace Transformers 4.17 : Notebooks : 画像分類の再調整

HuggingFace Transformers は、テキスト, ビジョン, そして音声のような多様なタスクを遂行する数千の事前訓練済みモデルを提供しています。HuggingFace Transformers は 3 つの最もポピュラーな深層学習ライブラリ – Jax, PyTorch と TensorFlow により、シームレスな統合によって支援されます。4.17 をベースにドキュメントを幾つか翻訳しています。

今回は『Notebooks』から「画像分類の再調整」です。このノートブックは画像分類のための事前訓練済みビジョンモデルをカスタムデータセット上で再調整する方法を示します。

[詳細] (05/13/2022)

 

HuggingFace Transformers 4.17 : ガイド : 下流タスク用の再調整 – 多岐選択

HuggingFace Transformers は、テキスト, ビジョン, そして音声のような多様なタスクを遂行する数千の事前訓練済みモデルを提供しています。HuggingFace Transformers は 3 つの最もポピュラーな深層学習ライブラリ – Jax, PyTorch と TensorFlow により、シームレスな統合によって支援されます。4.17 をベースにドキュメントを幾つか翻訳しています。

今回は『ガイド : 下流タスク用の再調整』から「多岐選択」です。多岐選択タスクは、幾つかの回答候補がコンテキストと一緒に提供される点以外は、質問応答に似ています。モデルはコンテキストが与えられたとき複数の入力から正しい回答を選択するように訓練されています。

[詳細] (05/04/2022)

 

HuggingFace Transformers 4.17 : ガイド : 下流タスク用の再調整 – 要約

HuggingFace Transformers は、テキスト, ビジョン, そして音声のような多様なタスクを遂行する数千の事前訓練済みモデルを提供しています。HuggingFace Transformers は 3 つの最もポピュラーな深層学習ライブラリ – Jax, PyTorch と TensorFlow により、シームレスな統合によって支援されます。4.17 をベースにドキュメントを幾つか翻訳しています。

今回は『ガイド : 下流タスク用の再調整』から「要約」です。要約はドキュメントや記事のより短いバージョンを作成します、これは重要な情報の総てを捉えています。翻訳とともに、それは sequence-to-sequence タスクとして定式化できる別の例です。このガイドは abstractive 要約のための BillSum データセットのカリフォルニア州 bill サブセット上で T5 を再調整する方法を示します。

[詳細] (05/03/2022)

 

HuggingFace Transformers 4.17 : ガイド : 下流タスク用の再調整 – 翻訳

HuggingFace Transformers は、テキスト, ビジョン, そして音声のような多様なタスクを遂行する数千の事前訓練済みモデルを提供しています。HuggingFace Transformers は 3 つの最もポピュラーな深層学習ライブラリ – Jax, PyTorch と TensorFlow により、シームレスな統合によって支援されます。4.17 をベースにドキュメントを幾つか翻訳しています。

今回は『ガイド : 下流タスク用の再調整」から「翻訳」です。翻訳は一つの言語から別の言語にテキストのシークエンスを変換することです。それはビジョンや音声タスクにも拡張できる強力なフレームワークである、sequence-to-sequence 問題として定式化できる幾つかのタスクの一つです。このガイドでは、英語テキストをフランス語に翻訳するために OPUS Books データセットの英-仏サブセット上で T5 を再調整する方法を示します。

[詳細] (05/02/2022)

 

HuggingFace Transformers 4.17 : ガイド : 下流タスク用の再調整 – 言語モデリング

HuggingFace Transformers は、テキスト, ビジョン, そして音声のような多様なタスクを遂行する数千の事前訓練済みモデルを提供しています。HuggingFace Transformers は 3 つの最もポピュラーな深層学習ライブラリ – Jax, PyTorch と TensorFlow により、シームレスな統合によって支援されます。4.17 をベースにドキュメントを幾つか翻訳しています。

今回は『ガイド : 下流タスク用の再調整」から「言語モデリング」です。言語モデリングはセンテンスの単語を予測します。言語モデリングの 2 つの形式があり、このガイドでは Causal 言語モデリング用の DistilGPT2 と Masked 言語モデリング用の DistilRoBERTa を ELI5 データセットの r/askscience サブセットで再調整する方法を示します。

[詳細] (05/01/2022)

 

HuggingFace Transformers 4.17 : ガイド : 下流タスク用の再調整 – 質問応答

HuggingFace Transformers は、テキスト, ビジョン, そして音声のような多様なタスクを遂行する数千の事前訓練済みモデルを提供しています。HuggingFace Transformers は 3 つの最もポピュラーな深層学習ライブラリ – Jax, PyTorch と TensorFlow により、シームレスな統合によって支援されます。4.17 をベースにドキュメントを幾つか翻訳しています。

今回は『ガイド : 下流タスク用の再調整」から「質問応答」です。質問応答タスクは質問が与えられたときに答えを返すものです。このガイドは extractive 質問応答に対して SQuAD データセット上で DistilBERT を再調整する方法を示します。

[詳細] (04/29/2022)

 

HuggingFace Transformers 4.17 : ガイド : 下流タスク用の再調整 – トークン分類

HuggingFace Transformers は、テキスト, ビジョン, そして音声のような多様なタスクを遂行する数千の事前訓練済みモデルを提供しています。HuggingFace Transformers は 3 つの最もポピュラーな深層学習ライブラリ – Jax, PyTorch と TensorFlow により、シームレスな統合によって支援されます。4.17 をベースにドキュメントを幾つか翻訳しています。

今回は『ガイド : 下流タスク用の再調整」から「 トークン分類」です。トークン分類はセンテンスの個々のトークンにラベルを割当てます。最も一般的なトークン分類タスクの一つは固有表現認識 (NER) です。NER はセンテンスの各エンティティに対して、人、位置や組織のようなラベルを見つけようとします。

[詳細] (04/28/2022)

 

HuggingFace Transformers 4.17 : ガイド : 下流タスク用の再調整 – テキスト分類

HuggingFace Transformers は、テキスト, ビジョン, そして音声のような多様なタスクを遂行する数千の事前訓練済みモデルを提供しています。HuggingFace Transformers は 3 つの最もポピュラーな深層学習ライブラリ – Jax, PyTorch と TensorFlow により、シームレスな統合によって支援されます。4.17 をベースにドキュメントを幾つか翻訳しています。

今回は『ガイド : 下流タスク用の再調整」から「 テキスト分類」です。テキスト分類はラベルやクラスをテキストに割り当てる一般的な NLP タスクで、大手企業の幾つかにより広く使用されるテキスト分類の多くの実践的なアプリケーションがあります。このガイドは映画レビューがポジティブかネガティブかを決定するために IMDb データセット上で DistilBERT を再調整する方法を示します。

[詳細] (04/27/2022)

 

HuggingFace Transformers 4.17 : ガイド : 下流タスク用にモデルを再調整する方法

HuggingFace Transformers は、テキスト, ビジョン, そして音声のような多様なタスクを遂行する数千の事前訓練済みモデルを提供しています。HuggingFace Transformers は 3 つの最もポピュラーな深層学習ライブラリ – Jax, PyTorch と TensorFlow により、シームレスな統合によって支援されます。4.17 をベースにドキュメントを幾つか翻訳しています。

今回は『ガイド』から「下流タスク用にモデルを再調整する方法」です。このガイドは一般的な下流タスクに対して HuggingFace Transformers モデルを再調整する方法を示します。データセットを素早くロードして前処理するために HuggingFace Datasets ライブラリを使用し、PyTorch と TensorFlow による訓練のためにそれらを準備します。

[詳細] (04/27/2022)

 

HuggingFace Transformers 4.17 : ガイド : カスタムモデルの作成

HuggingFace Transformers は、テキスト, ビジョン, そして音声のような多様なタスクを遂行する数千の事前訓練済みモデルを提供しています。HuggingFace Transformers は 3 つの最もポピュラーな深層学習ライブラリ – Jax, PyTorch と TensorFlow により、シームレスな統合によって支援されます。4.17 をベースにドキュメントを幾つか翻訳しています。

今回は『ガイド』から「カスタムモデルの作成」です。AutoClass は自動的にモデルアーキテクチャを推測して事前訓練済み configuration と重みをダウンロードします。しかし特定のパラメータに対してより制御を望むユーザは幾つかの基底クラスからカスタム Transformers モデルを作成することができます。このガイドでは AutoClass なしでカスタムモデルを作成する方法を学習します。

[詳細] (04/25/2022)

 

HuggingFace Transformers 4.17 : Tutorials : モデルの共有

HuggingFace Transformers は、テキスト, ビジョン, そして音声のような多様なタスクを遂行する数千の事前訓練済みモデルを提供しています。HuggingFace Transformers は 3 つの最もポピュラーな深層学習ライブラリ – Jax, PyTorch と TensorFlow により、シームレスな統合によって支援されます。

4.17 をベースにドキュメントを幾つか翻訳しています。今回は『Tutorials』から「モデルの共有」です。Hugging Face は、他の人が時間とリソースを節約するのに役立つように、モデルをコミュニティと共有することを奨励しています。このチュートリアルでは、訓練あるいは再調整されたモデルをハブで共有する 2 つの方法を学習します : (1) プログラミング的にファイルをハブにプッシュする。(2) web インターフェイスでファイルをハブにドラッグ&ドロップする。

[詳細] (04/22/2022)

 

HuggingFace Transformers 4.17 : Tutorials : 多言語モデル

HuggingFace Transformers は、テキスト, ビジョン, そして音声のような多様なタスクを遂行する数千の事前訓練済みモデルを提供しています。HuggingFace Transformers は 3 つの最もポピュラーな深層学習ライブラリ – Jax, PyTorch と TensorFlow により、シームレスな統合によって支援されます。

4.17 をベースにドキュメントを幾つか翻訳しています。今回は『Tutorials』から「多言語モデル」です。利用可能な殆どのモデルは単一言語モデルですが、幾つかの多言語モデルが利用可能です。このドキュメントは多言語をサポートするモデル : XML, BERT, XLM-RoBERTa, M2M100 そして MBart を説明しています。

[詳細] (04/21/2022)

 

HuggingFace Transformers 4.17 : Tutorials : トークナイザーの概要

HuggingFace Transformers は、テキスト, ビジョン, そして音声のような多様なタスクを遂行する数千の事前訓練済みモデルを提供しています。HuggingFace Transformers は 3 つの最もポピュラーな深層学習ライブラリ – Jax, PyTorch と TensorFlow により、シームレスな統合によって支援されます。

4.17 をベースにドキュメントを幾つか翻訳しています。今回は『Tutorials』から「トークナイザーの概要」です。テキストのトークン化はそれを単語や部分単語に分割します、これらは検索テーブルを通して id に変換されます。単語や部分単語を id に変換することは簡単ですので、テキストを単語や部分単語を分割することにフォーカスします。

[詳細] (04/19/2022)

 

HuggingFace Transformers 4.17 : Tutorials : 事前訓練済みモデルの再調整

HuggingFace Transformers は、テキスト, ビジョン, そして音声のような多様なタスクを遂行する数千の事前訓練済みモデルを提供しています。HuggingFace Transformers は 3 つの最もポピュラーな深層学習ライブラリ – Jax, PyTorch と TensorFlow により、シームレスな統合によって支援されます。

4.17 をベースにドキュメントを幾つか翻訳しています。今回は『Tutorials』から「事前訓練済みモデルの再調整」です。このチュートリアルでは、Transformers Trainer, TensorFlow with Keras, そして native PyTorch で事前訓練済みモデルを再調整する方法が紹介されます。事前訓練モデルに使用は大きな利点があります。それは計算コストを削減して、スクラッチから訓練することなく最先端のモデルを利用することを可能にします。Transformers は広範囲のタスクに対して数千の事前訓練済みモデルへのアクセスを提供しています。

[詳細] (04/17/2022)

 

HuggingFace Transformers 4.17 : Tutorials : モデルの概要

HuggingFace Transformers は、テキスト, ビジョン, そして音声のような多様なタスクを遂行する数千の事前訓練済みモデルを提供しています。HuggingFace Transformers は 3 つの最もポピュラーな深層学習ライブラリ – Jax, PyTorch と TensorFlow により、シームレスな統合によって支援されます。

4.17 をベースにドキュメントを幾つか翻訳しています。今回は『Tutorials』から「モデルの概要」です。これは HuggingFace Transformers で利用可能なモデルの概要です。個々のモデルは以下のカテゴリーの一つに分類されます :

  • 自己回帰モデル
  • オートエンコーダ・モデル
  • sequence-to-sequence モデル
  • マルチモーダル・モデル
  • 検索ベースモデル

[詳細] (04/17/2022)

 

HuggingFace Transformers 4.17 : Tutorials : タスクの概要

HuggingFace Transformers は、テキスト, ビジョン, そして音声のような多様なタスクを遂行する数千の事前訓練済みモデルを提供しています。HuggingFace Transformers は 3 つの最もポピュラーな深層学習ライブラリ – Jax, PyTorch と TensorFlow により、シームレスな統合によって支援されます。

4.17 をベースにドキュメントを幾つか翻訳しています。今回は『Tutorials』から「タスクの概要」です。このチュートリアルはライブラリを利用するとき頻度の高いユースケースを示します。シークエンス分類、質問応答、言語モデリング、固有表現認識、要約 等々のようなタスクのための使用方法が紹介されます。

[詳細] (04/17/2022)

 

HuggingFace Transformers 4.17 : Tutorials : 前処理

HuggingFace Transformers は、テキスト, ビジョン, そして音声のような多様なタスクを遂行する数千の事前訓練済みモデルを提供しています。HuggingFace Transformers は 3 つの最もポピュラーな深層学習ライブラリ – Jax, PyTorch と TensorFlow により、シームレスな統合によって支援されます。

4.17 をベースにドキュメントを幾つか翻訳しています。今回は『Tutorials』から「前処理」です。このチュートリアルでは、以下を行ないます : (1) トークナイザーでテキストデータを前処理する、(2) 特徴抽出器で画像や音声データを前処理する、(3) プロセッサでマルチモーダル・タスクのためのデータを前処理する。

[詳細] (04/15/2022)

 

HuggingFace Transformers 4.17 : Tutorials : AutoClass による事前訓練済みインスタンスのロード

HuggingFace Transformers は、テキスト, ビジョン, そして音声のような多様なタスクを遂行する数千の事前訓練済みモデルを提供しています。HuggingFace Transformers は 3 つの最もポピュラーな深層学習ライブラリ – Jax, PyTorch と TensorFlow により、シームレスな統合によって支援されます。

4.17 をベースにドキュメントを幾つか翻訳しています。今回は『Tutorials』から「AutoClass による事前訓練済みインスタンスのロード」です。Hugging Transformers 哲学の一部として、AutoClass はチェックポイントから正しいアーキテクチャを自動的に推測してロードします。このチュートリアルでは、事前訓練済みのトークナイザー, 特徴抽出器, プロセッサ, モデルのロードについて学習します。

[詳細] (04/12/2022)

 

HuggingFace Transformers 4.17 : Tutorials : 推論のためのパイプライン

HuggingFace Transformers は、テキスト, ビジョン, そして音声のような多様なタスクを遂行する数千の事前訓練済みモデルを提供しています。HuggingFace Transformers は 3 つの最もポピュラーな深層学習ライブラリ – Jax, PyTorch と TensorFlow により、シームレスな統合によって支援されます。

4.17 をベースにドキュメントを幾つか翻訳しています。今回は『Tutorials』から「推論のためのパイプライン」です。pipeline() 関数はテキスト生成, 画像セグメンテーション, そして音声分類のような様々なタスクに対して、推論のためにモデルハブから適切なモデルを使用することを単純にします。

[詳細] (04/11/2022)

 

HuggingFace Transformers 4.17 : Get Started : 用語集

HuggingFace Transformers は、テキスト, ビジョン, そして音声のような多様なタスクを遂行する数千の事前訓練済みモデルを提供しています。HuggingFace Transformers は 3 つの最もポピュラーな深層学習ライブラリ – Jax, PyTorch と TensorFlow により、シームレスな統合によって支援されます。

4.17 をベースにドキュメントを幾つか翻訳しています。今回は『Get Started』から「用語集」です。基本的な一般用語について簡単に説明された後、モデルへの入力について詳述されます。

[詳細] (04/11/2022)

 

HuggingFace Transformers 4.17 : Get Started : 哲学

HuggingFace Transformers は、テキスト, ビジョン, そして音声のような多様なタスクを遂行する数千の事前訓練済みモデルを提供しています。HuggingFace Transformers は 3 つの最もポピュラーな深層学習ライブラリ – Jax, PyTorch と TensorFlow により、シームレスな統合によって支援されます。

4.17 をベースにドキュメントを幾つか翻訳しています。今回は『Get Started』から「哲学」です。HuggingFace Transformers の幾つかの目標と主要コンセプトについて説明されます。

[詳細] (04/10/2022)

 

HuggingFace Transformers 4.17 : Get Started : クイック・ツアー

HuggingFace Transformers は、テキスト, ビジョン, そして音声のような多様なタスクを遂行する数千の事前訓練済みモデルを提供しています。HuggingFace Transformers は 3 つの最もポピュラーな深層学習ライブラリ – Jax, PyTorch と TensorFlow により、シームレスな統合によって支援されます。

4.17 をベースにドキュメントを幾つか翻訳しています。今回は『Get Started』から「クイック・ツアー」です。テキスト, 画像と音声についてサポートされる主なタスクと、基本的な利用方法である pipeline() と AutoClass (AutoTokenizer, AutoModel) が簡潔に説明されます。

[詳細] (04/09/2022)

 

HuggingFace Transformers 4.17 : 概要

HuggingFace Transformers は、テキスト, ビジョン, そして音声のような多様なタスクを遂行する数千の事前訓練済みモデルを提供しています。HuggingFace Transformers は 3 つの最もポピュラーな深層学習ライブラリ – Jax, PyTorch と TensorFlow により、シームレスな統合によって支援されます。

活発にモデルが追加されていますので、4.17 をベースにドキュメントを幾つか翻訳していきます。最初は概要 (README) です。簡単な利用方法と利点、オンラインデモ、モデルのリスト等が説明されます。

[詳細] (04/08/2022)

 
◆ 2022/03/25 ～ 2022/03/27

einops 0.4 : tutorial part 2 : 深層学習

einops は可読性と信頼性の高いコードのための柔軟でパワフルな tensor 演算です。numpy, pytorch, tensorflow, jax 等をサポートしています。einops は “Einstein-Inspired Notation for operations” (演算のための Einstein-Inspired 記法) を表します。

0.4 をベースに幾つかドキュメントを翻訳します。今回はチュートリアル「2. 深層学習」です。深層学習における einops のユースケースが紹介されます。

[詳細] (03/27/2022)

 

einops 0.4 : tutorial part 1 : 基本

einops は可読性と信頼性の高いコードのための柔軟でパワフルな tensor 演算です。numpy, pytorch, tensorflow, jax 等をサポートしています。einops は “Einstein-Inspired Notation for operations” (演算のための Einstein-Inspired 記法) を表します。

0.4 をベースに幾つかドキュメントを翻訳します。今回はチュートリアル「1. 基本」です。NumPy を題材にしていますが、他のフレームワークでも同様です。

[詳細] (03/26/2022)

 

einops 0.4 : 概要

einops は可読性と信頼性の高いコードのための柔軟でパワフルな tensor 演算です。numpy, pytorch, tensorflow, jax 等をサポートしています。einops は “Einstein-Inspired Notation for operations” (演算のための Einstein-Inspired 記法) を表します。

0.4 をベースに幾つかドキュメントを翻訳します。最初は README を「概要」として翻訳しました。

[詳細] (03/25/2022)

 

 

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