アプリケーション TensorFlow 3Dによる3Dシーンの理解(2/2)
１．TensorFlow 3Dによる3Dシーンの理解(2/2)まとめ ・スパース畳み込みネットワークをバックボーンにヘッドを追加して様々なタスクを実行可能 ・3Dセマンティックセグメンテーション、3Dインスタンスセグメンテーションは三次元を...
人工知能/機械学習
アプリケーション アプリケーション TensorFlow 3Dによる3Dシーンの理解(1/2)
１．TensorFlow 3Dによる3Dシーンの理解(1/2)まとめ ・3Dセンサーの普及が進んでおり三次元データを処理できるテクノロジーが求められている ・3Dデータに適用できるツールとリソースは限られており分野への参入は困難な場合がある...
AI関連その他 CATS4ML：機械学習の未知の不明を明らかにするコンペ
１．CATS4ML：機械学習の未知の不明を明らかにするコンペまとめ ・機械学習モデルのパフォーマンスは学習アルゴリズムとデータ品質の両方に依存 ・機械学習の評価に使用されるデータセットの品質はアルゴリズム程探求されていない ・CATS4ML...
AI関連その他 GeForceシリーズのGPUの電気代と価格の比較一覧表
１．GeForceシリーズのGPUの電気代と価格の比較一覧表まとめ ・最高のGPUを2枚組み込んだ自作PCを一週間連続稼働すると7700円程度の電気代が見込まれる ・自己所有PCであっても、ランニングコストはそこそこかかるものと認識した方が...
データセット TracIn：トレーニング事例の影響を推定する簡単な方法(2/2)
１．TracIn：トレーニング事例の影響を推定する簡単な方法(2/2)まとめ ・TracInはクラスタリングアルゴリズム内の類似性関数として使用可能 ・TracInは「SGD(またはSGDの亜種)を使用してトレーニングしている事」以外に条件...
データセット TracIn：トレーニング事例の影響を推定する簡単な方法(1/2)
１．TracIn：トレーニング事例の影響を推定する簡単な方法(1/2)まとめ ・トレーニングデータの品質はモデルのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性がある ・様々な手法が提案されているが追加リソースやトレーニングが必要であり採用が困難...
インフラ 人工知能学習用にパソコンを自作する際に知っておくべき事(2020年版)
１．人工知能学習用にパソコンを自作する際に知っておくべき事(2020年版)まとめ ・ディープラーニングには大量の計算が必要なのでクラウドか自作ハードウェアを選ぶ事になる ・自作ハードウェアは長期目線ではコストの削減とスピードの向上に繋がる可...
モデル Apollo：コンピュータアーキテクチャのために機械学習を活用(3/3)
１．Apollo：コンピュータアーキテクチャのために機械学習を活用(3/3)まとめ ・アーキテクチャ探索のための最高の最適化戦略は進化的戦略とP3BO戦略であった ・設計上の制約を厳しくするとP3BO最適化戦略がパフォーマンスの高い解決策を...
モデル Apollo：コンピュータアーキテクチャのために機械学習を活用(2/3)
１．Apollo：コンピュータアーキテクチャのために機械学習を活用(2/3)まとめ ・本調査ではアーキテクチャ探索を4つの最適化戦略で実施して結果を比較した ・ランダム探索はランダムに、Vizierはベイズ最適化を用いて探索と開拓のバランス...
モデル Apollo：コンピュータアーキテクチャのために機械学習を活用(1/3)
１．Apollo：コンピュータアーキテクチャのために機械学習を活用(1/3)まとめ ・最近の機械学習の進歩の要因の1つにTPUなどのカスタムアクセラレータの開発がある ・急速に進化するMLモデルに順応するためにアーキテクチャの革新を続ける必...
学習手法 World Models Library：強化学習で将来の画像を予測する事に意味はあるのか？(2/2)
１．World Models Library：強化学習で将来の画像を予測する事に意味はあるのか？(2/2)まとめ ・エージェントが予測する画像の画素数が増えるとパフォーマンスは一般的に向上 ・報酬予測の精度とエージェントのパフォーマンスの間...
学習手法 World Models Library：強化学習で将来の画像を予測する事に意味はあるのか？(1/2)
１．World Models Library：強化学習で将来の画像を予測する事に意味はあるのか？(1/2)まとめ ・原則として強化学習で計画立案に厳密に必要なのは、将来の報酬を予測することだけ ・しかし、最近の多くの強化学習手法で将来の画像...