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AIの仕組み/外部リンク

出典: フリー教科書『ウィキブックス(Wikibooks)』
  1. Perceptrons : An Introduction to Computational Geometry: マービン・ミンスキーシーモア・パパートが共同で発表した、当時注目されていた単純なニューラルネットワークである「単層のパーセプトロン」の能力には致命的な限界があることを証明した本。
  2. Attention Is All You Need: Google Researchの8名の研究者が2017年に発表した、当時主流だった技術(RNNやCNN)を一切使わず、Attentionという機構のみで構成された新しいモデル「Transformer」を提案した論文。
  3. COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE: 1950年に、アラン・チューリングが発表した論文であり、その中で「機械は考えることができるか?」という問いを提起し、その問いに答えるための判断基準として「チューリング・テスト」を提唱した。