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AI & Creativity
4分で読了

動画のフレームレートを上げる技術：RIFEとそのアーキテクチャ

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ディープラーニングを用いた動画のフレーム補間技術「RIFE」のアーキテクチャを解説。高精度のオプティカルフロー推定を実現する「IFNet」の仕組みや、モデルサイズを抑えつつ精度を高める「特権蒸留（Privileged Distillation）」の手法について、論文の内容をもとに分かりやすく紹介します。

#Study Notes
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5分で読了

投資リスク管理の必須ツール「VaR」と「CVaR」とは？概要と具体的な計算方法を解説

Series: portfolio-construction-guide

金融ポートフォリオの投資リスクを統計的に評価する指標「VaR」と「CVaR」の基本概念を解説。分散共分散法やヒストリカル法などの具体的な計算方法から、リスク管理やストレステストでの活用例まで投資初心者向けに分かりやすく紹介します。

#CVaR #Finance #Portfolio Management +2
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AI & Creativity
9分で読了

Stable Diffusion 3論文読み：ついにUNetを卒業したようです

Series: stable-diffusion-survey

Stable Diffusion 3は、CLIPとT5を組み合わせた新しいText Encoderや、DiTアーキテクチャの導入で大幅に進化しました。新しいノイズスケジューラーにより、生成性能が向上し、txt2imgで最先端モデルを超える性能を実現。簡単に論文の内容を説明します。

#Research #DiT #Generative AI +4
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Finance & Markets
5分で読了

投資リスクを評価する「Barraモデル」とは？マルチファクターモデルの仕組みと計算方法を解説

Series: portfolio-construction-guide

投資やリスク管理において重要な役割を果たすBarraモデルは、複数のファクターを用いてポートフォリオのリスクを評価し、リターンを予測するための強力なツールです。本記事では、Barraモデルの基本的な仕組みと、その実際の計算方法について簡単に解説します。

#Barra Model #Quantitative Analysis #Finance +2
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AI & Creativity
5分で読了

IPAdapterの簡単解説：画像をプロンプトとして使用できる！？【Stable Diffusion】

Series: stable-diffusion-survey

IPAdapterは、既存のStable Diffusionモデルに画像プロンプト機能を追加し、計算コストを抑えながらも画像のスタイルを維持した画像生成を実現します。この記事では、そのアーキテクチャやメリット、評価結果について簡潔に解説します。

#Study Notes
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Finance & Markets
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Fama-French 3ファクターモデルの基本とPython実装

Series: portfolio-construction-guide

Fama-French 3ファクターモデルを用いた株式リターンの分析手法を解説。市場・サイズ・バリューの3因子でリスクを精確に評価する方法を、Pythonコードの実装例とともにエンジニア目線で深掘りします。CAPMからの進化も分かりやすく紹介。

#Python #Study Notes #Finance +1
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5分で読了

リスクパリティポートフォリオ徹底解説：基本概念、計算式からPython実装まで

Series: portfolio-construction-guide

リスクパリティポートフォリオの基本概念、メリット・デメリット、数学的な定式化、そしてPythonを用いた実践的な計算方法を詳しく解説します。特定の資産に偏らない、リスクを均等に分散させた安定的な投資戦略を理解し、自身のポートフォリオ管理に役立てましょう。

#Finance #Portfolio Management #Python +1