学習手法 PRIME：過去のシミュレーションログ使ってアクセラレータを新規に設計(3/3)
１．PRIME：のシミュレーションログ使ってアクセラレータを新規に設計(3/3)まとめ ・PRIMEは複数アプリケーション対応とゼロショット対応の２つの目的で設計されている ・一部モデルではシミュレータ駆動型の方が待ち時間が短いがPRIME...
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学習手法 学習手法 PRIME：過去のシミュレーションログ使ってアクセラレータを新規に設計(2/3)
１．PRIME：のシミュレーションログ使ってアクセラレータを新規に設計(2/3)まとめ ・PRIMEを未知のアプリケーションに汎化させるためにレイヤー数など高レベル特徴を与えている ・PRIMEはEdgeTPUに比べて2.69倍(t-RNN...
学習手法 PRIME：過去のシミュレーションログ使ってアクセラレータを新規に設計(1/3)
１．PRIME：のシミュレーションログ使ってアクセラレータを新規に設計(1/3)まとめ ・ハードウェア設計には多くのシミュレーションが必要でMLがあっても手間がかかる作業 ・過去データを使ってモデルを学習させ、次世代のアクセラレータを設計で...
量子コンピュータ 古典的アルゴリズムと量子アルゴリズムを組み合わせて量子モンテカルロ法を実現(3/3)
１．古典的アルゴリズムと量子アルゴリズムを組み合わせて量子モンテカルロ法を実現(3/3)まとめ ・古典的コンピュータと量子コンピュータの分業で両方のリソースを有効に活用できた ・過去最大規模の16量子ビットを使ってダイヤモンド結晶中の炭素の...
量子コンピュータ 古典的アルゴリズムと量子アルゴリズムを組み合わせて量子モンテカルロ法を実現(2/3)
１．古典的アルゴリズムと量子アルゴリズムを組み合わせて量子モンテカルロ法を実現(2/3)まとめ ・フェルミ粒子には負符号問題というマイナスのエネルギーを持っているように見えるケースがある ・この負符号問題を量子コンピュータと古典的コンピュー...
量子コンピュータ 古典的アルゴリズムと量子アルゴリズムを組み合わせて量子モンテカルロ法を実現(1/3)
１．古典的アルゴリズムと量子アルゴリズムを組み合わせて量子モンテカルロ法を実現(1/3)まとめ ・量子コンピュータ進歩しているが古典的アルゴリズムの方が効果的な事に変わりはない ・しかし古典的手法で量子力学をシミュレーションすると非常に貧弱...
モデル MBT：動画における新しいモダリティ融合モデル(3/3)
１．MBT：動画における新しいモダリティ融合モデル(3/3)まとめ ・少数のattentionボトルネックを使用しても計算量はそれほど大きく増えずほぼ一定に保たれる ・MBTの融合ボトルネックは画像のより小さな領域にAttentionを集中...
モデル MBT：動画における新しいモダリティ融合モデル(2/3)
１．MBT：動画における新しいモダリティ融合モデル(2/3)まとめ ・マルチモーダルモデルで複雑性が増す問題は、注意の流れを削減して緩和する事が可能 ・本研究では融合レイヤーの位置と注意のボトルネックを用いて注意の流れを制限した ・中期融合...
モデル MBT：動画における新しいモダリティ融合モデル(1/3)
１．MBT：動画における新しいモダリティ融合モデル(1/3)まとめ ・人は複数の感覚からの入力を通して世界と関わり情報を組み合わせる事が可能 ・同様に複数の入力を取扱可能なモデルをマルチモーダルな機械学習モデルという ・MBTと呼ぶ動画にお...
アプリケーション 飛行機の運行ルートを最適化し二酸化炭素の排出を削減(2/2)
１．飛行機の運行ルートを最適化し二酸化炭素の排出を削減(2/2)まとめ ・機体割当問題はノードとアーク(円弧)の集合によって特徴づけられる有向グラフと見なせる ・ネットワーク内のフローバランスを維持しながらフローコストの合計を最小化する問題...
アプリケーション 飛行機の運行ルートを最適化し二酸化炭素の排出を削減(1/2)
１．飛行機の運行ルートを最適化し二酸化炭素の排出を削減(1/2)まとめ ・国際民間航空機関が設定したCO2削減目標を達成するため航空会社が知恵を絞っている ・二酸化炭素排出量を削減する方法に適切な機体を適切なルートに配置する事がある ・機体...
学習手法 Shift-Robust GNN：データの偏りに堅牢なグラフニューラルネットワーク(3/3)
１．Shift-Robust GNN：データの偏りに堅牢なグラフニューラルネットワーク(3/3)まとめ ・ラベル付与されたサンプルが偏っている場合にSR-GNN正則化で30～40%の分類性能向上が可能 ・グラフの畳み込みを高速化するために線...