アプリケーション スマートフォンでウェアラブルデバイスに匹敵する視線追跡を実現(1/3)
１．スマートフォンでウェアラブルデバイスに匹敵する視線追跡を実現(1/3)まとめ ・眼球の運動を追跡する事はヘルスケアや様々なアプリケーションで役立つ可能性がある ・従来は高価な専用のハードウェアが必要となるため進歩の速度が限られていた ・...
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アプリケーション 
データセット Crisscrossed Captions：画像とテキストの意味的類似性の探求(3/3)
１．Crisscrossed Captions：画像とテキストの意味的類似性の探求(3/3)まとめ ・文対文タスクと画像対文タスクでトレーニングされたマルチタスクモデルが最も優秀だった ・文対文のトレーニングを追加すると画像対文、文対画像で...
データセット Crisscrossed Captions：画像とテキストの意味的類似性の探求(2/3)
１．Crisscrossed Captions：画像とテキストの意味的類似性の探求(2/3)まとめ ・類似性が高いと予想される新しいペアを抽出し、そのペアを人が評価する事にした ・キャプションの類似性が高い画像同士は類似性が高い可能性がある...
データセット Crisscrossed Captions：画像とテキストの意味的類似性の探求(1/3)
１．Crisscrossed Captions：画像とテキストの意味的類似性の探求(1/3)まとめ ・自動画像キャプションはアルゴリズムで画像の説明を作成するタスクで目覚ましい進歩を遂げた ・これにより視覚情報と言語情報を紐づける研究に利用...
モデル FELIX：タグ付けと挿入を使う効率的で柔軟なテキスト編集モデル(2/2)
１．FELIX：タグ付けと挿入を使う効率的で柔軟なテキスト編集モデル(2/2)まとめ ・FELIXは完全に非自己回帰であり最先端のスコアを達成しながら高速な推論を実現可能 ・事前トレーニングとマスク言語モデルを念頭に必要なトレーニングデータ...
モデル FELIX：タグ付けと挿入を使う効率的で柔軟なテキスト編集モデル(1/2)
１．FELIX：タグ付けと挿入を使う効率的で柔軟なテキスト編集モデル(1/2)まとめ ・seq2seqは自然言語生成タスクで好まれるが単一言語が対象の際は最適でない可能性 ・自己回帰で低速であり単一言語では入力が出力にコピーされるだけの事が...
基礎理論 ディープなネットワークもワイドなネットワークも同じ事を学習しているのか？(1/2)
１．ディープなネットワークもワイドなネットワークも同じ事を学習しているのか？(2/2)まとめ ・深淵広大なネットワークには非常に類似した特徴表現を持つ連続したレイヤーが出現する ・これはブロック構造と呼ばれデータセットサイズに対するモデルサ...
基礎理論 ディープなネットワークもワイドなネットワークも同じ事を学習しているのか？(1/2)
１．ディープなネットワークもワイドなネットワークも同じ事を学習しているのか？(1/2)まとめ ・ニューラルネットワークの性能を調整する際はネットワークの深さや幅が調整される ・しかし精度以外にこれらの違いがどのように影響するかについての理解...
学会 ICLR 2021におけるGoogleの存在感
１．ICLR 2021におけるGoogleの存在感まとめ ・2021年5月3日(月)から7日(金)まで仮想空間でICLR 2021が開催 ・Google AIブログで概要が発表済みの論文も10存在するので要チェック ・Gradient Bo...
学習手法 RecSim NG：柔軟で規模拡大可能で微分可能なシミュレーション付き推薦システム(2/2)
１．RecSim NG：柔軟で規模拡大可能で微分可能なシミュレーション付き推薦システム(2/2)まとめ ・シミュレーションの並行実行は簡単ではないためTFのAutoGraphなど最適化の利用が重要 ・RecSim NGにより複雑なマルチエー...
学習手法 RecSim NG：柔軟で規模拡大可能で微分可能なシミュレーション付き推薦システム(1/2)
１．RecSim NG：柔軟で規模拡大可能で微分可能なシミュレーション付き推薦システム(1/2)まとめ ・推薦システムは広く利用されているが公平なサービスを提供するために多くの課題がある ・推薦システムで強化学習アルゴリズムを利用すためシミ...
学習手法 HPP：ロボット同士が待ち合わせできるようにするモデルベース強化学習(3/3)
１．HPP：ロボット同士が待ち合わせできるようにするモデルベース強化学習(3/3)まとめ ・HPPを使用すると、エージェントは軌道を予測して調整し、調整ミスを回避できる ・HPPは追加のトレーニングなしで現実の世界に直接転移させる事が出来る...