モデル EfficientNet-EdgeTPU:アクセラレータでの実行に最適化したニューラルネット(2/2)
１．EfficientNet-EdgeTPU:アクセラレータでの実行に最適化したニューラルネット(2/2)まとめ ・EfficientNetsが主に使用する「深さ方向に分離可能な構造」はアクセラレータ上では必ずしも有効ではない ・通常のCN...
人工知能/機械学習
モデル インフラ EfficientNet-EdgeTPU:アクセラレータでの実行に最適化したニューラルネット(1/2)
１．EfficientNet-EdgeTPU:アクセラレータでの実行に最適化したニューラルネット(1/2)まとめ ・ハードウェアアクセラレータ上での実行に最適化したニューラルネットワークはあまり存在しない ・AutoMLで最適化したEffi...
学習手法 AdvGen:ニューラル機械翻訳を堅牢にするために敵対的サンプルを利用(2/2)
１．AdvGen:ニューラル機械翻訳を堅牢にするために敵対的サンプルを利用(2/2)まとめ ・AdvGenの出力する敵対的サンプルを利用して堅牢性の損失が計算され、モデルにフィードバックされる ・AdvGenを用いた学習によりニューラル機械...
学習手法 集積カプセルオートエンコーダー(6/6)
１．集積カプセルオートエンコーダー(6/6)まとめ ・SCAE、集積カプセルオートエンコーダーはPCAEとそれに続くOCAEで構成されています ・PCAEエンコーダ、OCAEエンコーダ、OCAEデコーダ、PCAEデコーダの機能から構成される...
モデル 集積カプセルオートエンコーダー(5/6)
１．集積カプセルオートエンコーダー(5/6)まとめ ・OCAEは、パーツの姿勢をオブジェクトとして説明しようとする ・古いカプセルはEMベースの推論を使用してオブジェクトに対するパーツの投票をクラスタ化した ・新しいカプセルはK個の出力を持...
基礎理論 集積カプセルオートエンコーダー(4/6)
１．集積カプセルオートエンコーダー(4/6)まとめ ・カプセルアクティベーションを取得する手順は二段階にわけてPCAEとOCAEで行われる ・PCAE、パーツカプセルオートエンコーダーはパーツを検出してそれらを画像に再結合する ・OCAE、...
モデル 集積カプセルオートエンコーダー(3/6)
１．集積カプセルオートエンコーダー(3/6)まとめ ・オブジェクトカプセルは、様々な種類のオブジェクトに特化して学習できる事がわかった ・MNISTとSVHNを対象にしたカプセルオブジェクトをクラスタ化すると最先端の結果が得られた ・より表...
モデル 集積カプセルオートエンコーダー(2/6)
１．集積カプセルオートエンコーダー(2/6)まとめ ・カプセルネットワークは、画像からパーツとパーツのポーズを推測する ・次にパーツとポーズを使用してオブジェクトについて推論する事が出来る ・カプセルネットワークの手法は人間の知覚と似ている...
学習手法 集積カプセルオートエンコーダー(1/6)
１．集積カプセルオートエンコーダー(1/6)まとめ ・脳が備えている自己教師と帰納的バイアスのお蔭で人間が効率的な学習が可能になっている可能性がある ・この直感によって教師なしバージョンのカプセルネットワークが新たに開発された ・カプセルネ...
モデル Parrotron：発声が困難な人のために音声コミュニケーションを改善する試み(3/3)
１．Parrotron：発声が困難な人のために音声コミュニケーションを改善する試み(3/3)まとめ ・Parrotronはエンドツーエンドで音声を変換するため従来のカスケード型システムより優位性がある ・第一に仮に誤認識をしても、音響的に似...
モデル Parrotron：発声が困難な人のために音声コミュニケーションを改善する試み(2/3)
１．Parrotron：発声が困難な人のために音声コミュニケーションを改善する試み(2/3)まとめ ・Parrotronは二段階にわけて学習を行う ・第一段階は様々な音声データを単一の音声に変換する事前学習 ・第二段階では話者に特有の発声、...
AI関連その他 Parrotron：発声が困難な人のために音声コミュニケーションを改善する試み(1/3)
１．Parrotron：発声が困難な人のために音声コミュニケーションを改善する試み(1/3)まとめ ・発声に困難を抱える人々にとってスマートスピーカなどの音声インターフェースは利用が難しい ・Parrotronは流暢でない非定型の発声パター...