モデル Google AIプリンストン研究所で行われる現在および将来の研究(1/2)
１．Google AIプリンストン研究所で行われる現在および将来の研究(1/2)まとめ ・来年、プリンストン大学の側にGoogleが新しく研究所を開設予定 ・新しい研究所では大規模機械学習の最適化や制御理論および強化学習が注力される ・大規...
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モデル モデル QNN:量子ニューラルネットワークで手書き文字を認識させる(1/2)
１．QNN:量子ニューラルネットワークで手書き文字を認識させる(1/2)まとめ ・量子コンピュータを機械学習に応用するための研究が進んでおり２つの論文が公開 ・量子コンピューターで実現する量子ニューラルネットワークは従来型ネットワークと構造...
モデル Grasp2Vec：物体を掴む事により認知能力を高める自己監視型強化学習(2/2)
１．Grasp2Vec：物体を掴む事により認知能力を高める自己監視型強化学習(2/2)まとめ ・Grasp2Vecは物体をベクトル表現する事で物体同士のベクトル演算を可能にする ・これによりGrasp2Vecは物体同士の類似性や指定物体の場...
モデル Grasp2Vec：物体を掴む事により認知能力を高める自己監視型強化学習(1/2)
１．Grasp2Vec：物体を掴む事により認知能力を高める自己監視型強化学習(1/2)まとめ ・人間は誰にも教えられなくとも物を掴み、それを認知できるようになる ・Grasp2Vecはこの掴む事と認知機能の関係性に着目した ・自己監視型強化...
モデル TF-Ranking：ランクキング作成用TensorFlowライブラリ(2/2)
１．TF-Ranking：ランクキング作成用TensorFlowライブラリ(2/2)まとめ ・複数の評価項目を持つアイテムのランキングを単一評価項目のアイテムとう同様にランキング付け可能 ・新しい評価基準最適化手法であるLambdaLoss...
モデル 機械学習で改善されたPixel 3のポートレートモード(2/2)
１．機械学習で改善されたPixel 3のポートレートモード(2/2)まとめ ・Pixel 3のポートレートモードは視差以外の様々な手がかりを使い奥行情報の精度を上げている ・多様な手がかりは人間が設計したアルゴリズムでは活用が難しいが機械学...
モデル 単眼カメラの映像から教師なし学習で物体までの距離を正確に測定(2/2)
１．単眼カメラの映像から教師なし学習で物体までの距離を正確に測定(2/2)まとめ ・今回の手法ではエゴモーションも非常に正確に予測できた ・更にはあるデータセットで学習させたモデルを他のセットで更に洗練させる事もできた ・屋外データで学んだ...
モデル Fused Video Stabilization:Pixel 2とPixel 2 XLで手ブレのない動画を撮影する(2/2)
１．Fused Video Stabilization:Pixel 2とPixel 2 XLで手ブレのない動画を撮影する(2/2)まとめ ・Fused Video Stabilizationは光学式手ブレ補正と電子式手ブレ補正の両方の応用 ...
モデル RAISR:機械学習を使って低解像度画像を綺麗にする技術
１．RAISR:機械学習を使って低解像度画像を綺麗にする技術まとめ ・低解像度画像を高解像度画像にするアップサンプリングの新手法RAISR ・低品質画像と高品質画像を比較し必要なフィルターを学習させる ・従来のシンプルなアップルサンプル手法...
モデル HDR+：Googleのカメラアプリで低照明や高ダイナミックレンジ下で撮影を可能にする技術
１．HDR+：Googleのカメラアプリで低照明や高ダイナミックレンジ下で撮影を可能にする技術まとめ ・HDR+はデジタルカメラで写真を連続高速撮影して一つに合成する技術 ・従来のデジカメでは撮影が難しい低照明や明暗が激しいシーンの撮影が可...
モデル オンデバイスでディープラーニングを学習させる手法
１．オンデバイスでディープラーニングを学習させる手法まとめ ・オンデバイスでディープラーニングを学習させる事は簡単ではない ・大企業のチームは既にそれを行って製品化しているので可能ではある ・FWを使って構築したモデルをFW外で扱う工夫が必...
モデル GAN LAB:あなたのブラウザでGANで遊んでみましょう！(2/2)
１．GAN LAB:あなたのブラウザでGANで遊んでみましょう！(2/2)まとめ ・ブラウザ上でGANの概念を直観的に理解するGAN LABの具体的な操作についての説明 ・ジェネレータとディスクリミネータを互いに競わせてフェイクサンプルを本...