モデル GPT-3がAPI経由で利用可能に
１．GPT-3がAPI経由で利用可能にまとめ ・GPT-2比で100倍近い性能を持つと推測されるGPT-3が発表されAPI経由で使用可能になる ・テキストを入力するとテキストを出力するという非常に汎用的なAPIで微調整も可能 ・現時点では限...
モデル
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モデル 深層強化学習の力でロボットが俊敏で知的な移動を実現(3/3)
１．深層強化学習の力でロボットが俊敏で知的な移動を実現(3/3)まとめ ・階層強化学習では高レベルポリシーと低レベルポリシーは同時にトレーニングされる ・トレーニング目的はロボットの軌道から得られる総報酬を最大化する事 ・学習完了後は高レベ...
モデル Loss-Conditional Training:損失関数を改良してモデルのバリエーションを統合(2/2)
１．Loss-Conditional Training:損失関数を改良してモデルのバリエーションを統合(2/2)まとめ ・学習ベースの画像圧縮に応用すると圧縮率と画像品質を係数で調整する事ができる ・スタイル転送に応用すると元画像との類似性...
モデル Loss-Conditional Training:損失関数を改良してモデルのバリエーションを統合(1/2)
１．Loss-Conditional Training:損失関数を改良してモデルのバリエーションを統合(1/2)まとめ ・多くの機械学習アプリケーションでは、モデルのパフォーマンスを一つの数値で表現する事ができない ・画質と圧縮率のようなト...
モデル ロボット工学における進化的メタラーニングの探索(3/3)
１．ロボット工学における進化的メタラーニングの探索(3/3)まとめ ・ES-MAMLは優れたパフォーマンスを持つが現実世界に展開する事は依然として困難 ・現実世界のデータをできるだけ少なくするために、新規にバッチ山登り法を導入 ・その結果、...
モデル ロボット工学における進化的メタラーニングの探索(2/3)
１．ロボット工学における進化的メタラーニングの探索(2/3)まとめ ・MAMLの代わりに進化的戦略であるES-MAMLを使うと確率性に関する競合を回避できる ・ESはパラメータが少ないため展開が容易で電力効率が高く効率的でコンパクトな学習が...
モデル ロボット工学における進化的メタラーニングの探索(1/3)
１．ロボット工学における進化的メタラーニングの探索(1/3)まとめ ・シミュレーションによりロボットのトレーニングは実現しやすくなったがギャップが存在 ・シミュレーション環境と現実世界の間に存在する微妙なギャップで意図した通りに動かない ・...
モデル EfficientDet：規模の拡張が容易で効率的な物体検出ネットワーク(2/2)
１．EfficientDet：規模の拡張が容易で効率的な物体検出ネットワーク(2/2)まとめ ・EfficientDetは物体検出器の解像度/深さ/幅を一緒に拡大する、新しい複合スケーリング手法を採用 ・三つの最適化の結果、従来の最先端モデ...
モデル EfficientDet：規模の拡張が容易で効率的な物体検出ネットワーク(1/2)
１．EfficientDet：規模の拡張が容易で効率的な物体検出ネットワーク(1/2)まとめ ・物体検出アプリケーションは様々な場所で必要とされるため計算能力の限界など様々な制約を受ける ・様々な制約にも適応できる正確で効率的な物体検出アプ...
モデル uDepth：Pixel 4でリアルタイムに奥行情報を測定
１．uDepth：Pixel 4でリアルタイムに奥行情報を測定まとめ ・Pixel 4の高速暗闇顔認証はuDepthと呼ばれる赤外線(IR)深度センサー群とソフトウェアで実現した ・uDepthは自然な風景が局所的には平面である事などを利用...
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...
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...