動画生成技術は目覚ましい進化を遂げていますが、根幹を支えるVAE(Variational Autoencoder)の設計と訓練には依然として多くの困難が伴います。AIラボのLinumが画像と動画の両方に対応するVAEの開発に挑んだ過程で直面した課題や得られた貴重な知見について自社のブログにて詳細に解説していました。

――多施設データを用いたMAE手法でECG解析の精度を大幅向上―― 【発表のポイント】 マスクドオートエンコーダー（MAE）を用いた自己教師あり学習で高精度な心電図（ECG）解析モデルを開発しました。 多施設からのデータを活用し、モデルの一般化 ...