モデル Snorkel Drybell：既存知識を活用して機械学習用ラベル付きデータを自動作成(3/3)
１．Snorkel Drybell：既存知識を活用して機械学習用ラベル付きデータを自動作成(3/3)まとめ ・実製品として利用しにくい機能や知識もSnorkel DryBellでラベル付きデータを出力可能 ・転移したラベル付きデータを利用す...
人工知能/機械学習
モデル モデル RNN-T:全てをニューラルネットワークで実装したオンデバイス音声認識の実現(2/2)
１．RNN-T:全てをニューラルネットワークで実装したオンデバイス音声認識の実現(2/2)まとめ ・RNN-Tモデルは従来モデルに比べて1/5のサイズ圧縮に成功 ・更にTensorFlow Liteのモデル最適化ツールキットで1/4にサイズ...
モデル RNN-T:全てをニューラルネットワークで実装したオンデバイス音声認識の実現(1/2)
１．RNN-T:全てをニューラルネットワークで実装したオンデバイス音声認識の実現(1/2)まとめ ・スマホで実行可能ニューラルネットワークベースの音声認識が発表 ・音声をクラウドに送って認識する従来型システムより応答が早い ・コネクショニス...
AI関連その他 機械学習で自撮りにリアルタイムに拡張現実を適用(3/3)
１．機械学習で自撮りにリアルタイムに拡張現実を適用(3/3)まとめ ・光の反射や他の物体との重なりを意識したAR眼鏡を実現 ・非常にリアルなメイクアップ(化粧)効果も輝度を意識した素材で実現 ・このテクノロジーは最新のARCore SDKで...
学習手法 機械学習で自撮りにリアルタイムに拡張現実を適用(2/3)
１．機械学習で自撮りにリアルタイムに拡張現実を適用(2/3)まとめ ・TensorFlow LiteとGPUバックエンドアクセラレーションでパフォーマンス向上と消費電力削減を達成 ・パフォーマンスと効率特性を変えた様々なモデルアーキテクチャ...
AI関連その他 機械学習で自撮りにリアルタイムに拡張現実を適用(1/3)
１．機械学習で自撮りにリアルタイムに拡張現実を適用(1/3)まとめ ・拡張現実（AR）は、デジタルコンテンツや情報を現実世界に重ね合わせる技術 ・ARを現実に重ね合わせるためには現実世界の動きを正確に補足する必要がある ・2つのディープニュ...
学習手法 GboardにおけるRNNベースの手書き認識(2/2)
１．GboardにおけるRNNベースの手書き認識(1/2)まとめ ・タッチポイントをベジエ曲線にし、ベジエ曲線をQRNNでデコーダ行列に変換する ・デコーダ行列をCTCデコーダで最終的な文字に最も確からしい文字に変換する ・新しい文字認識モ...
学習手法 GPipe：大規模ニューラルネットワークを効率的に訓練するオープンソースライブラリ(3/3)
１．GPipe：大規模ニューラルネットワークを効率的に訓練するオープンソースライブラリ(3/3)まとめ ・GPipeを使って5億5,700万のパラメータのAmoebaNet-Bで84.3％のTop-1 Accuracyを達成 ・Top-5 ...
インフラ GPipe：大規模ニューラルネットワークを効率的に訓練するオープンソースライブラリ(2/3)
１．GPipe：大規模ニューラルネットワークを効率的に訓練するオープンソースライブラリ(2/3)まとめ ・GPipeを使うとCloud TPUv2で利用可能なパラメータを8200万から3億1800万に増やす事ができる ・TPUv3ではアクセ...
インフラ GPipe：大規模ニューラルネットワークを効率的に訓練するオープンソースライブラリ(1/3)
１．GPipe：大規模ニューラルネットワークを効率的に訓練するオープンソースライブラリ(1/3)まとめ ・最近のニューラルネットワークはTPUアクセラレータのメモリに収めるのが難しいくらい巨大化している ・しかし、性能とパラメータ数には強い...
AI関連その他 AutoRL：自動強化学習による長距離ロボットナビゲーションの実現(2/3)
１．AutoRL：自動強化学習による長距離ロボットナビゲーションの実現(2/3)まとめ ・PRMのようなサンプリングベースのプランナーを使う事によって長距離ナビゲーションを実現できる ・強化学習ベースのローカルプランナーがノード間を接続でき...
学習手法 AutoRL：自動強化学習による長距離ロボットナビゲーションの実現(1/3)
１．AutoRL：自動強化学習による長距離ロボットナビゲーションの実現(1/3)まとめ ・AutoMLの強化学習版であるAutoRLを使ってロボットを遠く離れた場所までお使いに行かせる研究 ・現在のロボットは近距離を安全に移動するためのロー...