モデル 強化学習を使って量子計算を改善(1/2)
１．強化学習を使って量子計算を改善(1/2)まとめ ・量子コンピュータの構成要素である量子ビットは周囲の微量なエネルギーの影響を受ける ・更には制御用ツールによってもたらされる干渉などの影響も受けて誤差が拡大してしまう ・強化学習を使用して...
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モデル モデル エンドツーエンドモデルによる多言語リアルタイム音声認識(2/2)
１．エンドツーエンドモデルによる多言語リアルタイム音声認識(2/2)まとめ ・多言語モデルはトレーニングセット内に頻繁に表れる言語の特徴表現からより多くの影響を受ける ・利用可能なデータが多い言語から多くの影響を受けてしまうので言語情報を入...
モデル エンドツーエンドモデルによる多言語リアルタイム音声認識(1/2)
１．エンドツーエンドモデルによる多言語リアルタイム音声認識(1/2)まとめ ・音声データからニューラルネットワークが学習した「知識」の多くは他の言語に流用できる ・この洞察を元に利用可能な音声データが多い言語で学習した結果をマイナーな言語に...
モデル Ihmehimmeli：スパイキングニューラルネットワークにおける時間的符号化(3/3)
１．Ihmehimmeli：スパイキングニューラルネットワークにおける時間的符号化(3/3)まとめ ・スパイクネットワークが数字の特徴をどのように学習したかも視覚化できた ・他にも生物にヒントを得た様々なニューラルネットワークを研究中 ・人...
モデル Ihmehimmeli：スパイキングニューラルネットワークにおける時間的符号化(2/3)
１．Ihmehimmeli：スパイキングニューラルネットワークにおける時間的符号化(2/3)まとめ ・学習は従来の人工ニューラルネットワークと同様で逆伝播を使用して行われる ・スパイクネットワークはMNISTで97.96％の精度を達成し、こ...
モデル VideoBERT：ビデオ内の画像と音声を組み合わせて学習(2/3)
１．VideoBERT：ビデオ内の画像と音声を組み合わせて学習(2/3)まとめ ・ビデオ内の画像とテキストを組み合わせたクロスモーダルな文章を元にVideoBERTを学習させた ・VideoBERTを、料理、ガーデニング、車両修理など、10...
モデル モジュラーディープラーニング用の再帰的スケッチ(2/2)
１．モジュラーディープラーニング用の再帰的スケッチ(2/2)まとめ ・モジュラーディープネットワークは複数の独立したニューラルネットワークから構成される ・モジュラーディープネットワークに対応するスケッチは、再帰的なメカニズムで対処する ・...
モデル Bi-Tempered Logistic Loss：ノイズの多いデータでニューラルネットをトレーニングするための損失関数(3/3)
１．Bi-Tempered Logistic Loss：ノイズの多いデータでニューラルネットをトレーニングするための損失関数(3/3)まとめ ・バイ テンパーは大きな外れ値にも小さな外れ値にもロジスティック損失より良く対応が出来ている ・今...
モデル MediaPipeを利用してオンデバイスでリアルタイムに手の動きを知覚(2/2)
１．MediaPipeを利用してオンデバイスでリアルタイムに手の動きを知覚(2/2)まとめ ・手の形状を認識するランドマークモデルは手動でラベル付けされたデータに加えて合成画像も使用 ・純粋な合成画像では一般化性能が低下するため混合トレーニ...
モデル MediaPipeを利用してオンデバイスでリアルタイムに手の動きを知覚(1/2)
１．MediaPipeを利用してオンデバイスでリアルタイムに手の動きを知覚(1/2)まとめ ・手は形状が自由に変化したり他の手と組み合わされる事もありリアルタイムな検知が難しい ・MediaPipeと言う様々な手法の知覚データを処理可能な機...
モデル EfficientNet-EdgeTPU:アクセラレータでの実行に最適化したニューラルネット(2/2)
１．EfficientNet-EdgeTPU:アクセラレータでの実行に最適化したニューラルネット(2/2)まとめ ・EfficientNetsが主に使用する「深さ方向に分離可能な構造」はアクセラレータ上では必ずしも有効ではない ・通常のCN...
モデル 集積カプセルオートエンコーダー(5/6)
１．集積カプセルオートエンコーダー(5/6)まとめ ・OCAEは、パーツの姿勢をオブジェクトとして説明しようとする ・古いカプセルはEMベースの推論を使用してオブジェクトに対するパーツの投票をクラスタ化した ・新しいカプセルはK個の出力を持...