学習手法 深層強化学習を使って半導体チップの設計を自動化
１．深層強化学習を使って半導体チップの設計を自動化 ・機械学習に専用ハードウェアを使用する事が増えているがチップ設計に数年単位の時間がかかる ・チップ設計を強化学習に行わせて、過去の経験から学び、時間をかけて改善するアプローチを実現 ・これ...
人工知能/機械学習
学習手法 
モデル ロボット工学における進化的メタラーニングの探索(3/3)
１．ロボット工学における進化的メタラーニングの探索(3/3)まとめ ・ES-MAMLは優れたパフォーマンスを持つが現実世界に展開する事は依然として困難 ・現実世界のデータをできるだけ少なくするために、新規にバッチ山登り法を導入 ・その結果、...
モデル ロボット工学における進化的メタラーニングの探索(2/3)
１．ロボット工学における進化的メタラーニングの探索(2/3)まとめ ・MAMLの代わりに進化的戦略であるES-MAMLを使うと確率性に関する競合を回避できる ・ESはパラメータが少ないため展開が容易で電力効率が高く効率的でコンパクトな学習が...
モデル ロボット工学における進化的メタラーニングの探索(1/3)
１．ロボット工学における進化的メタラーニングの探索(1/3)まとめ ・シミュレーションによりロボットのトレーニングは実現しやすくなったがギャップが存在 ・シミュレーション環境と現実世界の間に存在する微妙なギャップで意図した通りに動かない ・...
モデル EfficientDet：規模の拡張が容易で効率的な物体検出ネットワーク(2/2)
１．EfficientDet：規模の拡張が容易で効率的な物体検出ネットワーク(2/2)まとめ ・EfficientDetは物体検出器の解像度/深さ/幅を一緒に拡大する、新しい複合スケーリング手法を採用 ・三つの最適化の結果、従来の最先端モデ...
モデル EfficientDet：規模の拡張が容易で効率的な物体検出ネットワーク(1/2)
１．EfficientDet：規模の拡張が容易で効率的な物体検出ネットワーク(1/2)まとめ ・物体検出アプリケーションは様々な場所で必要とされるため計算能力の限界など様々な制約を受ける ・様々な制約にも適応できる正確で効率的な物体検出アプ...
学習手法 オフライン強化学習に関する楽観的な見解(2/2)
１．オフライン強化学習に関する楽観的な見解(2/2)まとめ ・教師あり学習のアンサンブル手法を応用してREMと言う新しい強化学習アルゴリズムを開発 ・REMはオフライン設定とオンライン設定で比較するとオフライン設定の方が高い性能を出せていた...
学習手法 オフライン強化学習に関する楽観的な見解(1/2)
１．オフライン強化学習に関する楽観的な見解(1/2)まとめ ・ほとんどの強化学習は、エージェントが直接オンライン環境と対話するオンライン強化学習が前提 ・オフライン強化学習はエージェントが収集済みデータにないアクションを実行した際の評価が困...
モデル uDepth：Pixel 4でリアルタイムに奥行情報を測定
１．uDepth：Pixel 4でリアルタイムに奥行情報を測定まとめ ・Pixel 4の高速暗闇顔認証はuDepthと呼ばれる赤外線(IR)深度センサー群とソフトウェアで実現した ・uDepthは自然な風景が局所的には平面である事などを利用...
学習手法 SimCLR:対照学習により自己教師学習の性能を向上
１．SimCLR:対照学習により自己教師学習の性能を向上 ・同じ画像同士の特徴量を最大化しつつ違う画像同士の特徴量を最小化する事を対照学習という ・SimCLRは自己教師および半教師でありながら対照学習により教師あり学習に迫るスコアを達成 ...
学習手法 動物の動きからロボットを俊敏に動かすコツを学ぶ
１．動物の動きからロボットを俊敏に動かすコツを学ぶまとめ ・歩いている動物の動画から制御ポリシーをトレーニングする強化学習フレームワークが発表 ・サンプル効率の高い潜在空間適応手法を使用して現実世界への転移を効率的に行っている ・人間による...
AI インターネット上の画像から三次元構造を再構築するコンペの開催
１．インターネット上の画像から三次元構造を再構築するコンペの開催まとめ ・一連の二次元画像から三次元データとして物体を再構築する事をStructure-from-Motion(SfM)と言う ・SfMでは、窓枠の角部分など「局所的な特徴(l...