参考文献

本サイトを制作するにあたって、参考にさせていただきました書籍・ウェブサイトなどをここに掲載しております。
ここにあるサイトの皆様の知識をもとに作っております。心より感謝申し上げます。

・キューピー株式会社, "AIを活用した原料検査装置をグループに展開", https://www.kewpie.com/newsrelease/2019/1152/ (2023年11月22日)
・クラソル, "画像解析とは?仕組みや活用事例・メリット・デメリットを詳しく解説", https://business.ntt-east.co.jp/content/cloudsolution/column-290.html#section-6 (2023年11月22日)
・株式会社トップゲート, "【徹底解説!】人工知能(AI)の機械学習と深層学習の違いとは?説", https://www.topgate.co.jp/blog/techblog/13335#:~:text=%E8%A8%80%E3%81%84%E6%8F%9B%E3%81%88%E3%82%8B%E3%81%A8%E3%80%81%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%AF,%E3%81%99%E3%82%8B%E3%81%93%E3%81%A8%E3%81%8C%E5%A4%A7%E5%88%87%E3%81%A7%E3%81%99%E3%80%82 (2023年11月22日)
・Web担当者Forum, "「ディープラーニングって?」東京大学大学院・山崎准教授が歴史から最新トピックまでを解説", https://webtan.impress.co.jp/e/2020/02/20/35332 (2023年12月28日)
・MathWorks, "勾配分布のプロットによる深層ニューラル ネットワークの勾配消失の検出", https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ug/detect-vanishing-gradients-in-deep-neural-networks_ja_JP.html (2023年11月22日)
・AIポータルメディアAIsmiley, "勾配分布のプロットによる深層ニューラル ネットワークの勾配消失の検出", https://aismiley.co.jp/ai_news/reinforcement-learning-mechanism-and-examples/ (2023年11月22日)
・Qiita, "深層学習(勾配消失問題~CNN) ", https://qiita.com/goroshigeno/items/bf7cb5602fb29ff055de (2023年11月22日)
・TECH POWER UP, "NVIDIA GeForce RTX 4080 Specs ", https://www.techpowerup.com/gpu-specs/geforce-rtx-4080.c3888 (2023年11月22日)
・オリジナルゲーム.com, "Stable Diffusion web UIのインストールと使い方 ", https://original-game.com/how-to-use-stable-diffusion-web-ui/ (2023年11月22日)
・悠々ログ, "【Stable Diffusion】美少女イラスト生成におすすめのモデルデータまとめ40選+α【実写(フォトリアル)・2.5D・アニメイラスト】", https://yuuyuublog.org/sdmodels/ (2023年11月22日)
・GPUSOROBAN, "【Stable Diffusion Web UI】Google Colabにインストール", https://soroban.highreso.jp/article/article-038 (2023年11月22日)
・Google Colaboratory, "Colaboratoryへようこそ", https://colab.research.google.com/?hl=ja (2023年11月22日)
・株式会社日立ソリューションズ・クリエイト, "AIで生成したものの著作権はどうなる? 注意したいポイント", https://www.hitachi-solutions-create.co.jp/column/technology/ai-copyright.html (2024年1月8日)
・ジン法律事務所, "著作権侵害の類似性とは?", https://www.zin-law.com/06qa00102ruiji.html (2024年1月8日)

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