フレシェ距離を使用したオーディオとビジュアルの品質測定(1/3)
- 2019.10.23
１．フレシェ距離を使用したオーディオとビジュアルの品質測定(1/3)まとめ ・生成モデルが生成した画像や音声を定量的に評価する手法は従来は存在しなかった ・この課題を解決するフレシェオーディオ距離(FAD)とフレシェビデオ距離(FVD)の2つの測定基準を制定 ・1万を超えるデータで検証した所、本測定基準と人間の知覚の間に高い相関が示された ２．生成モデルの品質を評価する手法 以下、ai.googl […]
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敵対的サンプルはバグではなく人間には知覚できない高度な特徴(4/5)
- 2019.10.22
１．敵対的サンプルはバグではなく人間には知覚できない高度な特徴(4/5)まとめ ・最近の研究は敵対的サンプルは、分類に関係のない特徴を活用していると言う世界観を支持している ・しかし、今回の研究結果は分類に関係のない特徴を活用していると言う世界観と矛盾する ・敵対的サンプルは分類に役立つ特徴を活用していると言う世界観も考慮する必要がある ２．敵対的サンプルの２つの世界観 以下、distill.pu […]
動画用ニューラルネットワークを自動で探索する試み(3/3)
- 2019.10.21
１．動画用ニューラルネットワークを自動で探索する試み(3/3)まとめ ・従来モデルより大幅に早くビデオ認識が可能なTiny Video Networksも自動探索する事ができた ・アーキテクチャの自動進化中に実行時間を考慮し計算量を削減する事でこのパフォーマンスを向上 ・人間が手動で設計した他の現代的モデルよりも数百倍速い速度を実現できた ２．計算量を削減した高速なTiny Video Netwo […]
動画用ニューラルネットワークを自動で探索する試み(2/3)
- 2019.10.20
１．動画用ニューラルネットワークを自動で探索する試み(2/3)まとめ ・AssembleNetでは、様々なサブネットワークを融合する新しい方法を検討した ・目的は、ビデオの外観と動きの視覚的な手がかりをまとめて、より優れた特徴表現を学習すること ・この結果、従来の手動設計の2ストリームモデルを圧倒する最先端のスコアを達成した ２．動画用のニューラルアーキテクチャ探索 以下、ai.googleblo […]
動画用ニューラルネットワークを自動で探索する試み(1/3)
- 2019.10.19
１．動画用ニューラルネットワークを自動で探索する試み(1/3)まとめ ・現在動画用のモデルは通常既存の画像用モデルなどを元に手動で拡張設計されている ・動画用モデルは時空間情報を扱うためAutoMLのような自動化アプローチが困難 ・この課題に挑戦する3つの異なるニューラルアーキテクチャ進化アルゴリズムを開発 ２．動画用のニューラルアーキテクチャ探索 以下、ai.googleblog.comより「V […]
最も役に立った機械学習に関する10の無料オンラインコース
- 2019.10.18
１．最も役に立った機械学習に関する10の無料オンラインコースまとめ ・FastAIのJeremy HowardさんがTwitterで紹介してたまとめの意訳 ・英語の授業ですがどんなコースが評価されてるかの目安として ・良い評判を聞いた事のあるコースはやっぱり言及されてます ２．評判の良い無料の機械学習オンライン授業 以下、FastAIのJeremy HowardさんがTwitterで紹介していたC […]
M4:超多言語、大規模ニューラル機械翻訳(3/3)
- 2019.10.17
１．M4:超多言語、大規模ニューラル機械翻訳(3/3)まとめ ・低リソース言語の数を増やすと高リソース言語の翻訳の品質が低下する現象が観察される ・これを敷設ために良い学習アルゴリズムやモデルパラメータ数を増やす試みを行った ・最終的に500億個のパラメーターを正常にトレーニングする事に成功し翻訳品質がさらに向上 ２．M4の実用化 以下、ai.googleblog.comより「Exploring […]
M4:超多言語、大規模ニューラル機械翻訳(2/3)
- 2019.10.16
１．M4:超多言語、大規模ニューラル機械翻訳(2/3)まとめ ・使用可能なすべてのデータを使用してトレーニングすると低リソース言語の翻訳品質が劇的に向上 ・超多言語モデルは一般化に効果的であり多言語全体の特徴表現の類似性を捕捉できている可能性が高い ・異なる言語間で多言語モデルの特徴表現を比較して言語間の類似性を視覚化する事も可能 ２．超多言語モデルの性能 以下、ai.googleblog.com […]
M4:超多言語、大規模ニューラル機械翻訳(1/3)
- 2019.10.15
１．M4:超多言語、大規模ニューラル機械翻訳(1/3)まとめ ・機械翻訳システムの品質は飛躍的に進歩しているが品質は学習用データの量に依存している ・学習用データが少ない言語では学習用データが多い言語ほど品質を向上できていない問題がある ・ある言語から学習した結果は他言語の翻訳に役立つはずと云う閃きを元に進めている研究がM4 ２．M4とは？ 以下、ai.googleblog.comより「Explo […]
ROBEL:3Dプリンタで作成可能な強化学習用ロボット(3/3)
- 2019.10.14
１．ROBEL:3Dプリンタで作成可能な強化学習用ロボット(3/3)まとめ ・ROBELは剛い物体も柔らかい物体も扱う事が出来、予期せぬ妨害や障害に関しても対応可能 ・複数のD’Clawが経験を共有することで、タスクをまとめてより速く学習する事も可能 ・屋内および屋外の様々な地形条件に対応可能した歩行、及び目標への到達動作を行う事が可能 ２．ROBELの始め方 以下、ai.google […]