論文要約 SAEのL0設定、間違えると損！特徴量学習の落とし穴
紹介論文今回紹介する論文はSparse but Wrong: Incorrect L0 Leads to Incorrect Features in Sparse Autoencodersという論文です。 この論文を一言でまとめるとSpar...
Sparse Autoencoders
論文要約 
論文要約 S2WTM徹底解説： Wasserstein距離で拓く トピックモデルの未来
紹介論文今回紹介する論文はS2WTM: Spherical Sliced-Wasserstein Autoencoder for Topic Modelingという論文です。 この論文を一言でまとめるとS2WTMは、Spherical Sl...
論文要約 Dense Latentはバグじゃない！SAEの重要要素を徹底解説
紹介論文今回紹介する論文はDense SAE Latents Are Features, Not Bugsという論文です。 この論文を一言でまとめると本論文は、Sparse Autoencoders(SAEs)におけるdense laten...