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Google Research Football:新しい強化学習環境(1/2)

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  • 2019.06.10

1.Google Research Football:新しい強化学習環境(1/2)まとめ ・Google Research Footballは強化学習エージェントにサッカーをプレイさせる事ができる強化学習環境 ・短期視点、長期視点、ボールのパスなどの概念の学習などの自然なバランスが必要になり挑戦的な問題 ・ミディアム以上の難易度は非常に困難で2億ステップの訓練を受けたIMPALAなどの分散アルゴリ […]

TensorNetwork:効率的なテンソル計算のためのオープンソースライブラリ(2/2)

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  • 2019.06.07

1.TensorNetwork:効率的なテンソル計算のためのオープンソースライブラリ(2/2)まとめ ・量子状態など指数関数的に計算が増える難問に取り組む際はテンソルネットワークが使用される事が多い ・テンソルネットワークは機械学習でも使われ始めているが物理学の知識が必要と誤解されている事が多い ・TensorNetworkはテンソルネットワークより広く様々な分野で使いやくするために開発された 2 […]

TensorNetwork:効率的なテンソル計算のためのオープンソースライブラリ(1/2)

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  • 2019.06.06

1.TensorNetwork:効率的なテンソル計算のためのオープンソースライブラリ(1/2)まとめ ・量子状態など指数関数的に計算が増える難問に取り組む際はテンソルネットワークが使用される事が多い ・テンソルネットワークは機械学習でも使われ始めているが物理学の知識が必要と誤解されている事が多い ・TensorNetworkはテンソルネットワークより広く様々な分野で使いやくするために開発された 2 […]

Snorkel MeTaLを用いた大規模マルチタスク学習(4/4)

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  • 2019.06.05

1.Snorkel MeTaLを用いた大規模マルチタスク学習(4/4)まとめ ・小文字化BERTと非小文字化BERTの結果をアンサンブルする事により更に高いスコアを更新 ・Snorkelは、トレーニングデータを迅速に作成、モデル化、および管理するためのシステム ・Snorkel MeTaLはマルチタスク教師およびマルチタスク学習を研究するためのSnorkelのマルチタスク版 2.アンサンブルとSn […]

Snorkel MeTaLを用いた大規模マルチタスク学習(3/4)

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  • 2019.06.04

1.Snorkel MeTaLを用いた大規模マルチタスク学習(3/4)まとめ ・自然言語推論(NLI)に関連するデータを用いてマルチタスク学習を実施 ・特殊な句読点を使用している文など特殊な事例に関して固有のタスクヘッドを追加して対応 ・「もっと多くの教師となる信号が必要です(We need more signal. 💪)」で以下次号 2.MTLとデータスライシング 以下、dawn.cs.stan […]

Snorkel MeTaLを用いた大規模マルチタスク学習(2/4)

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  • 2019.06.03

1.Snorkel MeTaLを用いた大規模マルチタスク学習(2/4)まとめ ・Snorkel MeTaLが最先端のスコアを達成するために辿った教師信号を具体的に解説 ・伝統的な教師信号から開始し、次の段階は事前学習からの転移学習 ・そして「もっと多くの教師となる信号が必要です(We need more signal. 💪)」で以下次号 2.Snorkel MeTaLの教師となる信号 以下、daw […]

Snorkel MeTaLを用いた大規模マルチタスク学習(1/4)

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  • 2019.06.02

1.Snorkel MeTaLを用いた大規模マルチタスク学習(1/4)まとめ ・教師あり学習問題に取り組む際に必要な要素はモデル、ハードウェアおよび訓練データの3つ ・モデルはオープンソース文化、ハードウェアはクラウドにより最新の物が比較的容易に参照可能 ・訓練用教師データは簡単に入手できるものではなくその問題解決のための仕組みがSnorkel MeTaL 2.Snorkel MeTaLとは? 以 […]

EfficientNet:AutoMLとモデルのスケーリングによりCNNの精度と効率を向上(2/2)

AI
  • 2019.06.01

1.EfficientNet:AutoMLとモデルのスケーリングによりCNNの精度と効率を向上(2/2)まとめ ・EfficientNetのベースネットワークはAutoML MNASフレームワークによって開発された ・EfficientNetモデルは従来のCNNよりも高い精度と効率を達成しつつパラメータのサイズとFLOPSを削減 ・モデル効率を大幅に向上させるため将来のコンピュータビジョンタスクの […]

EfficientNet:AutoMLとモデルのスケーリングによりCNNの精度と効率を向上(1/2)

AI
  • 2019.05.31

1.EfficientNet:AutoMLとモデルのスケーリングによりCNNの精度と効率を向上(1/2)まとめ ・畳み込みニューラルネットワークをスケールアップして精度と効率を向上させる新手法が発表 ・EfficientNetと命名されたこのモデルは従来手法と異なりモデルを一律にスケールアップさせる ・個々の次元をスケールアップさせる従来手法より新手法の方が全体的な性能と効率が向上する 2.Eff […]

カメラとモデルが動いている状況で奥行情報を予測(2/2)

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  • 2019.05.26

1.カメラとモデルが動いている状況で奥行情報を予測(2/2)まとめ ・深度予測ネットワークへの入力は元映像、人をマスクした情報、視差から得られた深度マップ ・人間は物理的に一貫した形状と寸法を持つため内部的に事前学習させる事ができる ・これにより隠れたり欠けている領域を他のフレームの映像を使って補完する機能や動画のボケを実現 2.動いている人間は角測量が使えない状況で奥行を予測する方法 以下、ai […]

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