モデル 自動進化する強化学習でDDQNを凌駕する(1/2)
１．自動進化する強化学習でDDQNを凌駕する(1/2)まとめ ・強化学習の長期的で包括的な目標は様々な問題を解決できる単一の汎用学習アルゴリズムの設計 ・強化学習は多岐にわたるため、学習方法を学習して新しいRLを設計するメタ学習手法が有望 ...
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モデル MaX-DeepLab：デュアルパストランスフォーマーを使ってパノプティックセグメンテーションを直接実行(2/2)
１．MaX-DeepLab：デュアルパストランスフォーマーを使ってパノプティックセグメンテーションを直接実行(2/2)まとめ ・MaX-DeepLabはパノプティコンセグメンテーションを直接トレーニングできる初の手法 ・マスクとクラスを直接...
モデル MaX-DeepLab：デュアルパストランスフォーマーを使ってパノプティックセグメンテーションを直接実行(1/2)
１．MaX-DeepLab：デュアルパストランスフォーマーを使ってパノプティックセグメンテーションを直接実行(1/2)まとめ ・パノプティックはセマンティックとインスタンスの両セグメンテーションを統合したもの ・従来の最高手法は画像から直接...
モデル 2021年時点の各分野における最先端の機械学習モデルの紹介
１．2021年時点の各分野における最先端の機械学習モデルの紹介まとめ ・未知の分野で作業を始める時、現時点の最先端モデルを調べるのは時間がかかる ・各MLタスクに最適なモデルをリスト化してまとめておくと手間がかなり省ける ・Kaggleのコ...
モデル BigBird：疎なAttentionでより長い連続データに対応可能なTransformer(2/2)
１．BigBird：疎なAttentionでより長い連続データに対応可能なTransformer(2/2)まとめ ・ETCを更に拡張し元データに存在する構造に関する前提知識を不要とするBigBirdを開発 ・GPUやTPUを活用するためにス...
モデル BigBird：疎なAttentionでより長い連続データに対応可能なTransformer(1/2)
１．BigBird：疎なAttentionでより長い連続データに対応可能なTransformer(1/2)まとめ ・Transformerは最新のNLP研究の中核技術で様々な連続する入力データに柔軟に適応できる ・しかし従来のTransfo...
モデル 幅広い内容の質問に長文で回答可能な質問回答システムの進歩と課題(2/2)
１．幅広い内容の質問に長文で回答可能な質問回答システムの進歩と課題(2/2)まとめ ・Routing TransformersとREALMに基づいた質問応答システムは従来のスコアを更新 ・しかし既存のベンチマークには進歩を妨げるいくつかの問...
モデル 幅広い内容の質問に長文で回答可能な質問回答システムの進歩と課題(1/2)
１．幅広い内容の質問に長文で回答可能な質問回答システムの進歩と課題(1/2)まとめ ・事実に基づく質問回答タスクに比べると長文形式の質問回答タスクの研究は非常に少ない ・長文形式の質問回答をRouting Transformerと検索ベース...
AI関連その他 独自データを使って物体検出モデルの精度を上げる方法(2020年版)
１．独自データを使って物体検出モデルの精度を上げる方法(2020年版)まとめ ・2020年に物体検出モデルを再トレーニングしようとした時に取りうる選択肢の概要紹介 ・物体検出用データのラベル付け、データ拡張、モデリングなどを具体的に紹介 ・...
モデル 超並列グラフ計算：理論から実践へ(2/2)
１．超並列グラフ計算：理論から実践へ(2/2)まとめ ・AMPCモデルを使用して、実用的で効率的な実装に触発された理論的フレームワークを構築 ・優れた実証的パフォーマンスと障害耐性を維持する新しい理論的アルゴリズム ・グラフのサイズに関係な...
モデル 超並列グラフ計算：理論から実践へ(1/2)
１．超並列グラフ計算：理論から実践へ(1/2)まとめ ・大規模なグラフは数千億の頂点を含むため一台のコンピュータでは処理しきれない ・複数のコンピューターで分散処理を行う事で兆単位のグラフを処理できるが課題も発生 ・分散ハッシュテーブルを使...
モデル 文字情報と画像情報を同じ概念として認識できる人工知能の出現(2/2)
１．文字情報と画像情報を同じ概念として認識できる人工知能の出現(2/2)まとめ ・ニューロンレベルでの単純な分析ではモデルの動作を完全に説明する事は出来ない ・高度な抽象化は人工知能に対する新しい攻撃手法に繋がる可能性がある ・個人やグルー...