モデル RigL：ニューラルネットワークの冗長性を動的に最適化(1/3)
１．RigL：ニューラルネットワークの冗長性を動的に最適化(1/3)まとめ ・最新のディープニューラルネットワークアーキテクチャは冗長性が高い場合が多い ・重要度の低い接続を刈り取る事で疎なニューラルネットワークに改良すると性能が上がる ・...
人工知能/機械学習
モデル 
モデル PWIL：敵対的トレーニングに依存しない摸倣学習(2/2)
１．PWIL：敵対的トレーニングに依存しない摸倣学習(2/2)まとめ ・PWILは敵対的手法でないためエージェントとエキスパートを直接類似させる事が可能 ・最先端の摸倣学習は敵対的トレーニングに依存しているアルゴリズム的に不安定 ・PWIL...
モデル PWIL：敵対的トレーニングに依存しない摸倣学習(1/2)
１．PWIL：敵対的トレーニングに依存しない摸倣学習(1/2)まとめ ・強化学習で報酬関数を設計する事が困難なケースは模倣学習が代替手段となる ・最先端の摸倣学習は敵対的トレーニングに依存しているアルゴリズム的に不安定 ・PWILは敵対的ト...
モデル KeyPose：ステレオ画像で透明物体の三次元ポーズ推定を更に改良(2/2)
１．KeyPose：ステレオ画像で透明物体の三次元ポーズ推定を更に改良(2/2)まとめ ・ステレオKeyPoseの重要な側面の1つはEarly fusionを使用してステレオ画像を融合する事 ・Late fusionまたは単眼入力と比較する...
モデル KeyPose：ステレオ画像で透明物体の三次元ポーズ推定を更に改良(1/2)
１．KeyPose：ステレオ画像で透明物体の三次元ポーズ推定を更に改良(1/2)まとめ ・透明な物体に対しては既存の深度センサーはうまく機能せず距離が測定できない ・以前紹介したClearGraspはニューラルネットで深度センサーの出力した...
モデル Axial-DeepLab：パノプティックセグメンテーション用にattentionを改良(2/2)
１．Axial-DeepLab：パノプティックセグメンテーション用にattentionを改良(2/2)まとめ ・self-attentionは離れた位置の情報も集約できるが位置情報は提供しなかった ・相対位置などの情報を特徴表現に含めるよう...
モデル Axial-DeepLab：パノプティックセグメンテーション用にattentionを改良(1/2)
１．Axial-DeepLab：パノプティックセグメンテーション用にattentionを改良(1/2)まとめ ・CNNは局所的であり大域的な空間関係を把握する必要があるモデリングは困難 ・axial-attentionはattentionを...
データセット Dataset Searchで検索可能なオンラインデータセットの分析(1/2)
１．Dataset Searchで検索可能なオンラインデータセットの分析(1/2)まとめ ・Dataset Searchは2018年にベータ版、2020年1月に完全版がリリースされた ・現在4,600を超えるサイトからの3,100万を超える...
学会 ECCV 2020におけるGoogleの存在感
１．ECCV 2020におけるGoogleの存在感まとめ ・8/23から8/28の間インターネット上のヴァーチャルイベントとしてECCV 2020が開催 ・Google社員も多数参加し50を超える論文の発表やワークショップを開催 ・本サイト...
学習手法 オフライン強化学習における未解決の課題への取り組み(3/3)
１．オフライン強化学習における未解決の課題への取り組み(3/3)まとめ ・オフラインRLを改善するためには履歴データにない行動を学習する必要がある ・既存手法は履歴データにない行動を過度に過大評価してしまう問題があった ・基本的に悲観的な予...
学習手法 オフライン強化学習における未解決の課題への取り組み(2/3)
１．オフライン強化学習における未解決の課題への取り組み(2/3)まとめ ・D4RLは現実的なアプリケーションを念頭に作られたベンチマークである事が特徴 ・タスクの目的と違う目的を実行した記録から学習する能力などが試される ・タスクと標準化さ...
モデル MentorMix：現実世界の誤ラベルがディープラーニングに及ぼす影響を調査(2/3)
１．MentorMix：現実世界の誤ラベルがディープラーニングに及ぼす影響を調査(2/3)まとめ ・MentorMixは合成ノイズと現実世界のノイズの両方に対処できる効果的な手法 ・MentorMixはMentorNetとMixupに基づい...