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人工知能、機械学習、深層学習、コグニティブなど

GANにおけるラベル付きデータの必要性の低減(1/2)

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  • 2019.03.26

1.GANにおけるラベル付きデータの必要性の低減(1/2)まとめ ・Conditional GANはトレーニングにラべル付きデータを必要とする ・本論文ではGANをトレーニングする際に必要なラベル付きデータ量を減らす ・未ラベル付け画像を回転させCNNで回転角度を予測させる事から開始 2.ラベルを必要とする条件付きGANとは? 以下、ai.googleblog.comより「Reducing the […]

ニューラルネットワークの並列訓練の限界を測定(2/2)

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  • 2019.03.25

1.ニューラルネットワークの並列訓練の限界を測定(2/2)まとめ ・有効な最大バッチサイズはある程度ワークロードのあらゆる側面に依存 ・しかし大きいバッチサイズの恩恵を受ける事ができる条件はまだ不明 ・最適化アルゴリズムのわずかな変更が訓練時間を劇的に短縮する可能性有 2.巨大なバッチサイズが有効になる条件 以下、ai.googleblog.comより「Measuring the Limits o […]

ニューラルネットワークの並列訓練の限界を測定(1/2)

AI
  • 2019.03.24

1.ニューラルネットワークの並列訓練の限界を測定(1/2)まとめ ・バッチサイズとトレーニング時間の減少の関係を追及した論文が発表 ・作業負荷によって異なるがどのような最適化/データ/モデルも3つの段階がある事を確認 ・サイズに比例して時間を減らせる段階、時間が徐々に減らなくなる段階、全く減らない段階 2.バッチサイズとトレーニング時間の普遍的な関係 以下、ai.googleblog.comより「 […]

水害予測と機械学習ワークショップの概要

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  • 2019.03.23

1.水害予測と機械学習ワークショップの概要まとめ ・テルアビブで水害の専門家と機械学習の専門家によるワークショップが開催 ・従来の専門知識と機械学習を組み合わせることによってグローバル規模の解決策が達成されると考えている ・洪水予測コミュニティと機械学習コミュニティとの協力の第一歩のためのコラボである 2.機械学習を用いて水害を予測するためのワークショップ 以下、ai.googleblog.com […]

Google Faculty Research Awards 2018

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  • 2019.03.23

1.Google Faculty Research Awards 2018まとめ ・Google Faculty Researchの助成対象研究が決定 ・40カ国と320以上の大学から910の提案があり158のプロジェクトが採用された ・次のラウンドの申し込み方法についての詳細は近夏の終わりに公開予定 2.Google Faculty Research Awardの採用状況が発表 以下、ai.go […]

Snorkel Drybell:既存知識を活用して機械学習用ラベル付きデータを自動作成(3/3)

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  • 2019.03.22

1.Snorkel Drybell:既存知識を活用して機械学習用ラベル付きデータを自動作成(3/3)まとめ ・実製品として利用しにくい機能や知識もSnorkel DryBellでラベル付きデータを出力可能 ・転移したラベル付きデータを利用すれば新しいタイプの転移学習を実現する事ができる ・この転移学習によりベンチマークデータセットで52%のパフォーマン向上を達成 2.Snorkel Drybell […]

Snorkel Drybell:既存知識を活用して機械学習用ラベル付きデータを自動作成(2/3)

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  • 2019.03.21

1.Snorkel Drybell:既存知識を活用して機械学習用ラベル付きデータを自動作成(2/3)まとめ ・Snorkel DryBellでトレーニングデータをラベリングしたラベルは手作業のラベルより精度が低い ・しかし生成的モデリング手法を用いてground truthラベルなしでラベルの精度を向上させる事が出来る ・既存の情報源あるいはラベル付け可能な機械学習など様々な情報源をラベリング関数 […]

Snorkel Drybell:既存知識を活用して機械学習用ラベル付きデータを自動作成(1/3)

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  • 2019.03.20

1.Snorkel Drybell:既存知識を活用して機械学習用ラベル付きデータを自動作成(1/3)まとめ ・既存の知識を活用して機械学習用のラベル付きデータを自動で作成する手法が発表 ・手動でラベル付けした何万ものデータと同等の有用性を持つデータセットが作成可能 ・例えば固有表現抽出テクニックを利用すれば有名人を含むコンテンツを大ざっぱにラベル付けできる 2.Snorkel Drybellとは? […]

RNN-T:全てをニューラルネットワークで実装したオンデバイス音声認識の実現(2/2)

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  • 2019.03.19

1.RNN-T:全てをニューラルネットワークで実装したオンデバイス音声認識の実現(2/2)まとめ ・RNN-Tモデルは従来モデルに比べて1/5のサイズ圧縮に成功 ・更にTensorFlow Liteのモデル最適化ツールキットで1/4にサイズを圧縮 ・最終的に1/4のサイズと4倍の速度を達成しモデルサイズも80MBに 2.オンデバイスで音声認識するための工夫 以下、ai.googleblog.com […]

RNN-T:全てをニューラルネットワークで実装したオンデバイス音声認識の実現(1/2)

AI
  • 2019.03.18

1.RNN-T:全てをニューラルネットワークで実装したオンデバイス音声認識の実現(1/2)まとめ ・スマホで実行可能ニューラルネットワークベースの音声認識が発表 ・音声をクラウドに送って認識する従来型システムより応答が早い ・コネクショニスト時間分類(CTC)と呼ばれる技術を応用している 2.RNN-Tとは? 以下、ai.googleblog.comより「An All-Neural On-Devi […]

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