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Wondershareは、学習をより正確に、実践的に、生産的にするAIツールで
学生と教育者を力強く支援します。
自信を持って学習や指導、教務のワークフローを効率化します。

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Wondershareの革新的なAIツールが、
教育をより正確に、実践的に、生産的に導きます。

AIの仕組み

人間のような出力を生成するために、
当社のAIモデルは拡散ネットワーク、変分オートエンコーダー(VAE)、トランスフォーマー、敵対的生成ネットワーク(GAN)など、
さまざまなニューラルネットワーク設計を使用しています。それぞれが異なる仕組みで動作します。

トランスフォーマー

トランスフォーマーは、効果的に入力データを並列処理し、データ内の関係性を理解し、アテンション機構という技術を用いて新しいクリエイティブなコンテンツを作成します。

変分オートエンコーダー

VAEはエンコーダーで入力データを潜在ベクトルに変換し、デコーダーで元の出力データと非常に近い出力へ復元します。例として、VAE-GANやMusicVAEが挙げられます。

敵対的生成ネットワーク

GANは敵対的学習と呼ばれるプロセスを用いて、2つのモデルを競わせながら双方の精度を高めます。 この手法では、2つのニューラルネットワークをゲームのような競争環境で訓練します。StyleGAN や CycleGAN のようなモデルがその代表例です。

拡散ネットワーク

拡散ネットワークは、学習データセットにノイズを加える処理を逆方向にたどる深層ニューラルネットワークです。このネットワークは、ノイズを除去する方法を学習し、最終的には元の入力に近いリアルな出力を生成できるようになります。

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