モデル 4D-Net:センサーの奥行情報とカメラのRGB画像を同時に扱う(1/2)
１．4D-Net:センサーの奥行情報とカメラのRGB画像を同時に扱う(1/2)まとめ ・人間は世界を時間軸を加えた4次元で体感しているが自律走行車やロボットには不可能 ・センサーで取得した奥行情報と画像を時間的に並んだデータとして組み合わせ...
人工知能/機械学習
モデル 
基礎理論 オームの法則を使って代替経路問題を解く(2/2)
１．オームの法則を使って代替経路問題を解く(2/2)まとめ ・電流を求めるにはキルヒホッフの法則とオームの法則を用いて電圧に関する方程式を解く ・方程式を高速で解くためにガウスの消去法を使って回路をシンプルに変換する ・ボトルネックを特定す...
基礎理論 オームの法則を使って代替経路問題を解く(1/2)
１．オームの法則を使って代替経路問題を解く(1/2)まとめ ・電気の流れの興味深い特性を道路ネットワークの経路問題に応用した事例の紹介 ・送信元と送信先の間に代替経路を構築する問題で電気の流れから得たアイデアを利用 ・抵抗を区間を横断するの...
ヘルスケア 機械学習を使って人工呼吸器の制御を改善(3/3)
１．機械学習を使って人工呼吸器の制御を改善(3/3)まとめ ・強化学習による学習済コントローラはPID方式よりも波形の追跡性能がMAEで22%低かった ・堅牢性もMAEで32%低く患者間や患者の状態が変化しても手動による介入を少なくできる可...
ヘルスケア 機械学習を使って人工呼吸器の制御を改善(2/3)
１．機械学習を使って人工呼吸器の制御を改善(2/3)まとめ ・モデルベースアプローチを採用し人工呼吸器と患者間の力学系のシミュレータを作成 ・物理的な試験肺で人工呼吸タスクを実行しトレーニング用のデータを収集した ・正確なシミュレータを学習...
ヘルスケア 機械学習を使って人工呼吸器の制御を改善(1/3)
１．機械学習を使って人工呼吸器の制御を改善(1/3)まとめ ・人工呼吸器は患者からの呼吸測定値に基づき、臨床医が処方した呼吸波形に合わせる ・患者の肺の違いや変化に対応可能な堅牢性と望ましい波形に追従する機能の両方が必要 ・機械学習により手...
学習手法 BLE:成層圏に到達可能な高高度気球の操作をシミュレートする強化学習環境(2/2)
１．BLE:成層圏に到達可能な高高度気球の操作をシミュレートする強化学習環境(2/2)まとめ ・定点観測位置保持を成功させるためには、長期視野で計画を処理する必要がある ・夜間飛行は物理的条件や太陽光発電が利用できないため別の困難さが加わる...
学習手法 BLE:成層圏に到達可能な高高度気球の操作をシミュレートする強化学習環境(1/2)
１．BLE:成層圏に到達可能な高高度気球の操作をシミュレートする強化学習環境(1/2)まとめ ・機械学習の進歩の原動力となってきたのが、成果を測定可能なベンチマークテストの存在 ・高高度気球の制御という実世界の問題を扱う新しい強化学習用ベン...
学習手法 Soft Prompt：プロンプトを人力でなく学習させる新手法(2/2)
１．Soft Prompt：プロンプトを人力でなく学習させる新手法(2/2)まとめ ・プロンプトベース学習は、急速に進化している手法でパラメータ効率が良い事が特徴 ・モデルサイズが大きくなるとプロンプトチューニングは微調整したモデルと同等に...
学習手法 Soft Prompt：プロンプトを人力でなく学習させる新手法(1/2)
１．Soft Prompt：プロンプトを人力でなく学習させる新手法(1/2)まとめ ・モデルの規模が大きくなるとタスク毎に複数のモデルを微調整して保存することは難しくなる ・GPT-3は１つの巨大モデルでも入力を工夫すれば多様なタスクを実行...
モデル Nested Hierarchical Transformer:ViTに数行のコードを加えるだけでデータ効率を大幅に向上(3/3)
１．Nested Hierarchical Transformer:ViTに数行のコードを加えるだけでデータ効率を大幅に向上(3/3)まとめ ・階層的アーキテクチャは空間的な関係を保持しておりCAMを適用して解釈が可能 ・モデルの収束速度が...
モデル Nested Hierarchical Transformer:ViTに数行のコードを加えるだけでデータ効率を大幅に向上(2/3)
１．Nested Hierarchical Transformer:ViTに数行のコードを加えるだけでデータ効率を大幅に向上(2/3)まとめ ・Nested Hierarchical Transformerは各ノードが持つ情報が重複していな...