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...
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モデル Dreamer：長期視点で考える事が出来る強化学習(1/3)
１．Dreamer：長期視点で考える事が出来る強化学習(1/3)まとめ ・世界モデルを使用しない強化学習は学習に大量の試行錯誤と時間が必要なため実用性が制限される ・世界モデルを使用する強化学習もプランニングメカニズムがネックになり能力が制...
モデル Neural Tangents：高速に手軽にニューラルネットワークの幅を無限に拡張(2/2)
１．Neural Tangents：高速に手軽にニューラルネットワークの幅を無限に拡張(2/2)まとめ ・無限幅のアンサンブルは単純な閉形式であるが有限幅のアンサンブルと顕著に一致している ・無限幅のニューラルネットワークは有限幅のネットワ...
モデル Neural Tangents：高速に手軽にニューラルネットワークの幅を無限に拡張(1/2)
１．Neural Tangents：高速に手軽にニューラルネットワークの幅を無限に拡張(1/2)まとめ ・最近の多くの研究結果はDNNの幅を無限に拡張していくとガウス過程に収束していく事を示している ・この収束が有効である限り勾配降下の収束...
モデル Soli：Pixel4のMotion Senseを実現する革新的なレーダー(3/3)
１．Soli：Pixel4のMotion Senseを実現する革新的なレーダー(3/3)まとめ ・ジェスチャーを分類するには、2つの課題とサイズや電力要件をクリアする必要があった ・1つは全てのユーザーが固有の動きをする事で、スワイプなどの...
モデル Soli：Pixel4のMotion Senseを実現する革新的なレーダー(2/3)
１．Soli：Pixel4のMotion Senseを実現する革新的なレーダー(2/3)まとめ ・Soliは繊細な動きを検出して認識するために、受信信号の時間的変化を利用 ・ターゲットの位置のズレは物体の速度に比例してドップラー周波数として...
モデル MediaPipe Objectron:モバイル上でリアルタイムに物体の三次元形状を認識(1/2)
１．MediaPipe Objectron:モバイル上でリアルタイムに物体の三次元形状を認識(1/2)まとめ ・物体検出は広く研究されているが、ほとんどの研究は二次元で物体を検出する技術 ・MediaPipe Objectronはモバイル上...
モデル TensorFlow Quantum：量子機械学習のためのオープンソースライブラリ(2/3)
１．TensorFlow Quantum：量子機械学習のためのオープンソースライブラリ(2/3)まとめ ・TFQにより研究者は量子データセット、量子モデル、制御パラメータをテンソルとして構築できる ・TFQの目標は量子処理を実行して通常は量...
モデル TensorFlow Quantum：量子機械学習のためのオープンソースライブラリ(1/3)
１．TensorFlow Quantum：量子機械学習のためのオープンソースライブラリ(1/3)まとめ ・機械学習と量子コンピュータは大きく進歩したが量子コンピュータで実行できる量子機械学習は存在しない ・量子機械学習モデルの試作やシミュレ...
モデル Mesh-TensorFlowによる超高解像度画像解析(1/2)
１．Mesh-TensorFlowによる超高解像度画像解析(1/2)まとめ ・学習手法の進歩によりCNNモデルは数分で数百万の画像のデータセットを使って学習可能になった ・しかしCTスキャンなどの三次元画像は二次元画像に比べて画素数が非常に...
モデル AutoFlip：機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(3/3)
１．AutoFlip：機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(3/3)まとめ ・なるべく全ての顔を画面に収めるモードと全ての顔を必ず画面に収めるモードの２つのモードを提供 ・今後の研究としてはテキストやロゴを新しいアスペクト比によりよ...
モデル AutoFlip：機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(2/3)
１．AutoFlip：機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(2/3)まとめ ・AutoFlipはシーン全体を観てどこの部分に焦点を当てるべきかを判断するためシーンをバッファする ・次にディープラーニングベースの物体検出モデルを使用し...