入門／解説 Google Faculty Research Awardの発展的解消
１．Google Faculty Research Awardの発展的解消まとめ ・Google Faculty Research Awardsが2019年で終了、代替で２つの新しいプログラムが開始 ・Research Scholar Pr...
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入門／解説 
入門／解説 MetNet：数時間先の降水量を予測するニューラル気象モデル(2/2)
１．MetNet：数時間先の降水量を予測するニューラル気象モデル(2/2)まとめ ・MetNetは米国全体の予報であっても、並列計算で数秒で予測を行うことができる ・MetNetニューラル気象モデルは、8時間未満ならNOAA HRRRよりも...
モデル MetNet：数時間先の降水量を予測するニューラル気象モデル(1/2)
１．MetNet：数時間先の降水量を予測するニューラル気象モデル(1/2)まとめ ・現在の天気予報は物理法則に基づいて気象を物理モデル化し、それを使って予報している ・この物理モデルは計算が非常に大変だが、計算を簡易化すると大きな誤差が出て...
入門／解説 COVID-19と戦う公衆衛生当局者への支援
１．COVID-19と戦う公衆衛生当局者の支援まとめ ・Googleマップの特定の場所の混雑状況がわかるデータを新型コロナウイルス対策に役立てるために公開 ・就業地や居住地など６タイプの場所について地域別に人々の動きの増減を時系列でグラフ化...
入門／解説 2020年3月29日時点の日本のCOVID-19 Community Mobility Reports
１．2020年3月29日時点の日本のCOVID-19 Community Mobility Reportsまとめ ・首都圏は東京を中心に人の動きが半減しており小売店や行楽地が大きな影響を受けている事が伺える ・東京は就業地以外は既にニューヨ...
学習手法 SEED RLによる大規模強化学習(3/3)
１．SEED RLによる大規模強化学習(3/3)まとめ ・SEED RLが4,160CPUで達成する性能と同等な性能を出すにはIMPALAでは14,000CPUが必要となる ・DeepMindラボでは毎秒240万フレームを達成、これは、以前...
学習手法 SEED RLによる大規模強化学習(2/3)
１．SEED RLによる大規模強化学習(2/3)まとめ ・従来の強化学習アーキテクチャにはいくつかの欠点がありハードウェアの性能が生かせきれていない ・SEED RLアーキテクチャは欠点を解決するように設計されており規模を拡大して実行する事...
学習手法 SEED RLによる大規模強化学習(1/3)
１．SEED RLによる大規模強化学習(1/3)まとめ ・強化学習手法は単純なゲームでも学習するために更に多くのトレーニングが必要になってきている ・SEED RLは、数千のマシン上で規模を拡大して実行できる新しい強化学習エージェント ・推...
学習手法 視覚タスクで学習した重みをロボット操作タスクに転移学習する試み(3/3)
１．視覚タスクで学習した重みをロボット操作タスクに転移学習する試み(3/3)まとめ ・把握ロボットではヘッドとバックボーンの両方を転送した方がバックボーン部のみより成功率が高い ・物体の位置を認識する必要がない画像分類タスクなどの重みはパフ...
モデル 視覚タスクで学習した重みをロボット操作タスクに転移学習する試み(2/3)
１．視覚タスクで学習した重みをロボット操作タスクに転移学習する試み(2/3)まとめ ・多くの視覚タスクモデルは「バックボーン(backbone)」と「ヘッド(head)」の2つの部分から構成される ・ヘッドはタスク固有でもあるため転移学習で...
学習手法 視覚タスクで学習した重みをロボット操作タスクに転移学習する試み(1/3)
１．視覚タスクで学習した重みをロボット操作タスクに転移学習する試み(1/3)まとめ ・ロボットが「物体に対して何が出来て何が出来ないのか？」を直接知覚できるようになると学習効率が良い ・これをアフォーダンスベースの操作と言い入力画像にアクシ...
学習手法 Dreamer：長期視点で考える事が出来る強化学習(3/3)
１．Dreamer：長期視点で考える事が出来る強化学習(3/3)まとめ ・モデルベースのエージェントは500万フレーム未満、シミュレーション内の28時間で効率的に学習可能 ・モデルフリーのエージェントは学習が遅く1億フレーム、23日間に相当...