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...
人工知能/機械学習
学習手法 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...
モデル LaBSE：言語に依存しないBERT仕様のEmbedding(2/2)
１．LaBSE：言語に依存しないBERT仕様のEmbedding(2/2)まとめ ・Tatoebaに登録されている言語を使った検証では主要14言語では他の手法と大きな差はなかった ・全112言語を含めてテストを行った場合、従来手法に20%近...
基礎理論 LaBSE：言語に依存しないBERT仕様のEmbedding(1/2)
１．LaBSE：言語に依存しないBERT仕様のEmbedding(1/2)まとめ ・多言語アプローチは有用ではあるがパフォーマンスを維持しながら対応言語を増やすのは困難 ・LaBSEは109の言語を使って訓練したBERT仕様で多言語共通なe...
モデル MediaPipe BlazePose：リアルタイムにオンデバイスでポーズを追跡(2/2)
１．MediaPipe BlazePose：リアルタイムにオンデバイスでポーズを追跡(2/2)まとめ ・Tracking Modelはキーポイントの「ヒートマップとオフセット」の組合わせを教師として使用 ・20%の誤差であれな許容範囲(PC...
モデル MediaPipe BlazePose：リアルタイムにオンデバイスでポーズを追跡(1/2)
１．MediaPipe BlazePose：リアルタイムにオンデバイスでポーズを追跡(1/2)まとめ ・動画内の人間のポーズを推定する技術はARやフィットネス向けのアプリなどで重要 ・BlazePoseは人体のポーズを知覚する新しい手法で既...
モデル REALM：言語特徴表現モデルに検索機能を持たせる(2/2)
１．REALM：言語特徴表現モデルに検索機能を持たせる(2/2)まとめ ・REALMでは、最適なドキュメントの選択は、最大内積検索を使っている ・REALMはOpen-QAタスクで30倍以上のパラメータを持つT5を約4ポイント上回った ・画...
学習手法 REALM：言語特徴表現モデルに検索機能を持たせる(1/2)
１．REALM：言語特徴表現モデルに検索機能を持たせる(1/2)まとめ ・事前トレーニング済みモデルは世界に関する知識を事前トレーニングで取得する ・モデルの重みの中に抽象化された概念として取り込まれるため取り扱いが困難 ・REALMは学習...
モデル MediaPipe KNIFT：テンプレートベースの画像検索を改善(3/3)
１．MediaPipe KNIFT：テンプレートベースの画像検索を改善(3/3)まとめ ・一時停止標識の識別デモではKNIFTが240中183、ORBは133フレームのマッチングに成功 ・困難なデモでもKNIFTが150中89、ORBは37...
モデル MediaPipe KNIFT：テンプレートベースの画像検索を改善(2/3)
１．MediaPipe KNIFT：テンプレートベースの画像検索を改善(2/3)まとめ ・ハード ネガティブ トリプレット マイニングにより学習用データの品質を向上している ・KNIFTを数十億規模画像データセットに対して迅速な画像検索を行...
モデル MediaPipe KNIFT：テンプレートベースの画像検索を改善(1/3)
１．MediaPipe KNIFT：テンプレートベースの画像検索を改善(1/3)まとめ ・KNIFTはSIFTやORBと同様に局所的な画像範囲をコンパクトにベクトル化する特徴表現 ・KNIFTは局所的な範囲から直接学習するembedding...