dahara1

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GPT-2のリリースから六か月後の振り返り(1/2)

AI
  • 2019.08.26

1.GPT-2のリリースから六か月後の振り返り(1/2)まとめ ・六カ月前に公開された小型モデルの6倍のパラメータを持つ大規模GPT-2が公開された ・偽ニュースの検出の研究は進んでいるが決定的な手法はまだない ・7割の人がGPT-2が作成した偽ニュースを信頼できると判断、本当の新聞記事は同検査で8割 2.GPT-2の段階的リリース戦略 以下、openai.comより「GPT-2: 6-Month […]

MediaPipeを利用してオンデバイスでリアルタイムに手の動きを知覚(2/2)

AI
  • 2019.08.25

1.MediaPipeを利用してオンデバイスでリアルタイムに手の動きを知覚(2/2)まとめ ・手の形状を認識するランドマークモデルは手動でラベル付けされたデータに加えて合成画像も使用 ・純粋な合成画像では一般化性能が低下するため混合トレーニングスキーマを使用している ・ハンドトラッキング用のMediaPipeは手のひら検出器を必要な時だけ呼び出す事で省力化している 2.MediaPipeを介した具 […]

MediaPipeを利用してオンデバイスでリアルタイムに手の動きを知覚(1/2)

AI
  • 2019.08.24

1.MediaPipeを利用してオンデバイスでリアルタイムに手の動きを知覚(1/2)まとめ ・手は形状が自由に変化したり他の手と組み合わされる事もありリアルタイムな検知が難しい ・MediaPipeと言う様々な手法の知覚データを処理可能な機械学習パイプラインを用いてこれを実現した ・リアルタイムでスマホ等のオンデバイスで95.7%の平均精度で手のひらの検出を達成 2.MediaPipeとは? 以下 […]

音響的な手がかりと言語的な手がかりを使って発言者を特定する(3/3)

AI
  • 2019.08.23

1.音響的な手がかりと言語的な手がかりを使って発言者を特定する(3/3)まとめ ・TPUなどのアクセラレータとTensorFlowの効率的なアルゴリズムにより効率的な開発ができた ・統合モデルは音声認識と同じ様にトレーニングできるが発言者の役割を定義するタグが定義可能 ・RNN-Tシステムは発言者の切り替わりや単語境界の誤りなど全てのエラーを大幅に改善した 2.RNN-Tシステムの性能 以下、ai […]

音響的な手がかりと言語的な手がかりを使って発言者を特定する(2/3)

AI
  • 2019.08.22

1.音響的な手がかりと言語的な手がかりを使って発言者を特定する(2/3)まとめ ・従来のアプローチには、進歩を妨げるいくつかの制限があり改良版も全ての制限を回避はできていない ・今回新しく提案された手法は音響的な手がかりと言語的な手がかりをシームレスに結合 ・更に発言者特定システムと音声認識を1つのシステムに結合し斬新でシンプルなモデルを開発 2.統合音声認識及び発言者特定システム 以下、ai.g […]

音響的な手がかりと言語的な手がかりを使って発言者を特定する(1/3)

AI
  • 2019.08.21

1.音響的な手がかりと言語的な手がかりを使って発言者を特定する(1/3)まとめ ・スピーカーダイアライゼーション(Speaker Diarization)は「誰が何を発言したのか?」を認識する技術 ・従来は発言者が変化した事を認識するシステムと個別の発言者を識別するシステムの二段階構成 ・RNN-Tが最近開発された事により従来型システムが持つ幾つかの制限は対処可能になった 2.スピーカーダイアライ […]

Project Euphoniaの非標準音声用のパーソナライズされた音声認識(2/2)

AI
  • 2019.08.20

1.Project Euphoniaの非標準音声用にパーソナライズした音声認識(2/2)まとめ ・部調整モデルはASLスピーチに関しては、ベースラインモデルに比べてかなり改善する事が検証された ・2つのレイヤーの微調整だけで全体を微調整した場合と比較して相対的に86%を達成している ・20分程度のパーソナライズ音声データで訓練する事により相対的エラー率を60%削減できている 2.ALSスピーチと標 […]

Project Euphoniaの非標準音声用のパーソナライズされた音声認識(1/2)

AI
  • 2019.08.19

1.Project Euphoniaの非標準音声用にパーソナライズした音声認識(1/2)まとめ ・Project Euphoniaは音声認識モデルを改良して様々な非定形音声を適切に転写する事が目標 ・一般的な音声モデルでトレーニングした後に個人特有の話し方の癖など学ばせる二段階方式で学習 ・ニューラルネットワークアーキテクチャーもRNN-TベースとLASベースの2モデルを検討 2.Project […]

GWASkb:ゲノムワイド関連解析情報を論文から自動抽出(6/6)

  • 2019.08.18

1.GWASkb:ゲノムワイド関連解析情報を論文から自動抽出(6/6)まとめ ・GWASkbの作成に使用されたシステムは、Snorkel IEフレームワークの上にPythonで実装されている ・本システムは少数の誤検出を発生させるため、全て自動抽出結果を検証することが推奨される ・GWASkbで報告された6422の関係性の合計精度は78 – 94%と推定される 2.Snorkelによる […]

GWASkb:ゲノムワイド関連解析情報を論文から自動抽出(5/6)

  • 2019.08.17

1.GWASkb:ゲノムワイド関連解析情報を論文から自動抽出(5/6)まとめ ・新規にGWASkbに収集された多様体の効果量は他と比較して大きかった ・非構造化テキストから構造化関係を抽出することは、情報抽出システムの主題 ・機械による情報抽出は今後の研究やキューレーションを加速させるポテンシャルを持つ 2.GWASkbと他のGWAS関連データベースとの比較 以下、www.nature.comより […]

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