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 ・...
人工知能/機械学習
モデル 
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...
学習手法 WaveNetEQでGoogle Duoの通話品質を向上(2/2)
１．WaveNetEQでGoogle Duoの通話品質を向上(2/2)まとめ ・コンディショニングネットワークは抑揚を意識して自己回帰ネットワークをあるべき波形に修正できる ・WaveNetEQの学習時は実際のデータを次のステップの入力に使...
AI関連その他 WaveNetEQでGoogle Duoの通話品質を向上(1/2)
１．WaveNetEQでGoogle Duoの通話品質を向上(1/2)まとめ ・Google Duo通話の20%は3%以上の音声データを失い、10%の通話は8%以上の音声データを失っている ・失われた音声データを処理する手法はPLCと呼ばれ...
モデル MetNet：数時間先の降水量を予測するニューラル気象モデル(1/2)
１．MetNet：数時間先の降水量を予測するニューラル気象モデル(1/2)まとめ ・現在の天気予報は物理法則に基づいて気象を物理モデル化し、それを使って予報している ・この物理モデルは計算が非常に大変だが、計算を簡易化すると大きな誤差が出て...