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...
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モデル 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...
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(1/2)
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(1/2)まとめ ・特定の女優さんの画像や名前に反応するニューロンが人間の脳内で見つかった事がある ・ネットワークで機能するので特定のニューロンが反応するのはおかしいと反論があっ...
モデル LEAF：人間の聴覚用の設定を学習システムに置き換えてオーディオ分類の性能を向上(2/2)
１．LEAF：人間の聴覚用の設定を学習システムに置き換えてオーディオ分類の性能を向上(2/2)まとめ ・LEAFは小さな分類器と組み合わせた場合でもパラメーター全体の0.01%しか占有しない ・LEAFは話者識別、音響シーン認識、楽器の識別...
モデル LEAF：人間の聴覚用の設定を学習システムに置き換えてオーディオ分類の性能を向上(1/2)
１．LEAF：人間の聴覚用の設定を学習システムに置き換えてオーディオ分類の性能を向上(1/2)まとめ ・音声分類用のモデルは生音声ではなく前処理されたデータを扱う事が多い ・メルフィルターバンクは人間の聴覚反応を再現するように設計されたフィ...
アプリケーション Lyra：音声圧縮用の新しい超低ビットレートコーデック(2/2)
１．Lyra：音声圧縮用の新しい超低ビットレートコーデック(2/2)まとめ ・Lyraは計算量の少ないWaveRNNの亜種を使用することで生成モデルの計算の複雑さを回避 ・中級クラスのスマートフォン上でもリアルタイム処理が出来るほど軽量なモ...
アプリケーション Lyra：音声圧縮用の新しい超低ビットレートコーデック(1/2)
１．Lyra：音声圧縮用の新しい超低ビットレートコーデック(1/2)まとめ ・音声通話やビデオ通話には送信信号を効率的に圧縮するコーデックが重要 ・低速なネットワークでも音声通信を可能にする音声コーデックLyraを開発 ・Lyraは生成モデ...
モデル Dreamer V2：モデルベース強化学習でモデルフリー強化学習を超える(2/2)
１．Dreamer V2：モデルベース強化学習でモデルフリー強化学習を超える(2/2)まとめ ・Atariベンチマークには3つのパフォーマンス計測基準が存在するが一長一短であった ・Clipped Record Meanと言う従来手法より人...
モデル Dreamer V2：モデルベース強化学習でモデルフリー強化学習を超える(1/2)
１．Dreamer V2：モデルベース強化学習でモデルフリー強化学習を超える(1/2)まとめ ・従来のモデルベース強化学習はモデルフリーアプローチに正確性で劣った ・Dreamer V2はAtariベンチマークで人間レベルのパフォーマンスを...
モデル Transporter Networks：物体の再配置問題を改善してロボットの性能を向上(2/2)
１．Transporter Networks：物体の再配置問題を改善してロボットの性能を向上(2/2)まとめ ・Transporter Netはサンプル効率が高く100回のデモで多くのタスクで90%以上の成功率 ・Transporter N...
モデル Transporter Networks：物体の再配置問題を改善してロボットの性能を向上(1/2)
１．Transporter Networks：物体の再配置問題を改善してロボットの性能を向上(1/2)まとめ ・本の山を積み重ねるなどの物体の再配置問題は基本的なスキルだがロボットにとって困難 ・従来のオブジェクト中心の特徴表現では変形可能...