モデル 集積カプセルオートエンコーダー(3/6)
１．集積カプセルオートエンコーダー(3/6)まとめ ・オブジェクトカプセルは、様々な種類のオブジェクトに特化して学習できる事がわかった ・MNISTとSVHNを対象にしたカプセルオブジェクトをクラスタ化すると最先端の結果が得られた ・より表...
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モデル モデル 集積カプセルオートエンコーダー(2/6)
１．集積カプセルオートエンコーダー(2/6)まとめ ・カプセルネットワークは、画像からパーツとパーツのポーズを推測する ・次にパーツとポーズを使用してオブジェクトについて推論する事が出来る ・カプセルネットワークの手法は人間の知覚と似ている...
モデル Parrotron：発声が困難な人のために音声コミュニケーションを改善する試み(3/3)
１．Parrotron：発声が困難な人のために音声コミュニケーションを改善する試み(3/3)まとめ ・Parrotronはエンドツーエンドで音声を変換するため従来のカスケード型システムより優位性がある ・第一に仮に誤認識をしても、音響的に似...
モデル Parrotron：発声が困難な人のために音声コミュニケーションを改善する試み(2/3)
１．Parrotron：発声が困難な人のために音声コミュニケーションを改善する試み(2/3)まとめ ・Parrotronは二段階にわけて学習を行う ・第一段階は様々な音声データを単一の音声に変換する事前学習 ・第二段階では話者に特有の発声、...
モデル グラフデータを機械学習で扱いやすくするための革新(2/3)
１．グラフデータを機械学習で扱いやすくするための革新(2/3)まとめ ・従来のほとんどの手法は各ノードに対して単一のembeddingが学習されなければならないと仮定している ・現実のネットワークは複数の重複するコミュニティと複数の役割が同...
モデル グラフデータを機械学習で扱いやすくするための革新(1/3)
１．グラフデータを機械学習で扱いやすくするための革新(1/3)まとめ ・グラフはノード(頂点)とエッジ(辺)で構成され概念間の関係を表す事が出来る ・しかしグラフは離散的データであり機械学習が好む連続的データではない ・グラフを機械学習で良...
モデル Off-Policy Classification:強化学習モデルを選別する新手法(2/2)
１．Off-Policy Classification:強化学習モデルを選別する新手法(2/2)まとめ ・OPCはSim-to-Realテクニックによって訓練されたモデルの評価に対しても有効であった ・OPCのスコアと現実世界のタスクの成功...
モデル Off-Policy Classification:強化学習モデルを選別する新手法(1/2)
１．Off-Policy Classification:強化学習モデルを選別する新手法(1/2)まとめ ・完全ポリシー外強化学習は過去に収集されたデータのみを使って学習するタイプの強化学習 ・物理的なロボットがなくてもモデルをトレーニングが...
モデル TensorNetwork:効率的なテンソル計算のためのオープンソースライブラリ(2/2)
１．TensorNetwork:効率的なテンソル計算のためのオープンソースライブラリ(2/2)まとめ ・量子状態など指数関数的に計算が増える難問に取り組む際はテンソルネットワークが使用される事が多い ・テンソルネットワークは機械学習でも使わ...
モデル TensorNetwork:効率的なテンソル計算のためのオープンソースライブラリ(1/2)
１．TensorNetwork:効率的なテンソル計算のためのオープンソースライブラリ(1/2)まとめ ・量子状態など指数関数的に計算が増える難問に取り組む際はテンソルネットワークが使用される事が多い ・テンソルネットワークは機械学習でも使わ...
モデル EfficientNet:AutoMLとモデルのスケーリングによりCNNの精度と効率を向上(2/2)
１．EfficientNet:AutoMLとモデルのスケーリングによりCNNの精度と効率を向上(2/2)まとめ ・EfficientNetのベースネットワークはAutoML MNASフレームワークによって開発された ・EfficientNe...
モデル EfficientNet:AutoMLとモデルのスケーリングによりCNNの精度と効率を向上(1/2)
１．EfficientNet:AutoMLとモデルのスケーリングによりCNNの精度と効率を向上(1/2)まとめ ・畳み込みニューラルネットワークをスケールアップして精度と効率を向上させる新手法が発表 ・EfficientNetと命名されたこ...