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Pixel3のPlaygroundとGoogle Lensで世界を違う側面から見る(2/2)

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  • 2019.04.03

1.Pixel3のPlaygroundとGoogle Lensで世界を違う側面から見る(2/2)まとめ ・Google LensはPixel 3のカメラとより深く統合された ・カメラに映った電話番号やURL、住所を認識し、関連アプリケーションを簡単に起動できる ・またアプリ履歴からも起動でき様々なアプリでLensを動かす事ができる 2.Playgroundとは? 以下、www.blog.googl […]

Pixel3のPlaygroundとGoogle Lensで世界を違う側面から見る(1/2)

AI
  • 2019.04.02

1.Pixel3のPlaygroundとGoogle Lensで世界を違う側面から見る(1/2)まとめ ・GoogleのAR研究がPixel 3搭載アプリで実装された結果の紹介 ・PlaygroundはシーンにマッチするARコンテンツをAIが推薦してくる ・笑顔を認識して顔文字を追加したり、散歩中にAR犬をお供にさせたり 2.Playgroundとは? 以下、www.blog.googleより「S […]

再始動したGoogleのロボットプロジェクトの内情

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  • 2019.04.01

1.再始動したGoogleのロボットプロジェクトの内情まとめ ・2013年にGoogleが始動した人間そっくりのロボットを作るプロジェクトは頓挫 ・現在のプロジェクトは機械学習を用いてシンプルなロボットアーム等を自律学習させる方向にシフト ・Blade Runnerの時代設定は2019年で実は今年。見た事がない方は見ておくと刺激になる 2.ロボットと強化学習の関係 以下、www.nytimes.c […]

TossingBot:物理学と深層学習の統合(2/2)

AI
  • 2019.03.31

1.TossingBot:物理学と深層学習の統合(2/2)まとめ ・TossingBotは物理学と深層学習、及び残差物理学を組み合わせて高性能を実現 ・残差物理学とは物理学が提供する理論値と現実世界のズレをニューラルネットワークで埋める作業 ・ロボットは作業を通じて教師なしで物体の分類を行っており「意味」の概念に迫りつつある 2.Residual Physicsとは? 以下、ai.googlebl […]

TossingBot:物理学と深層学習の統合(1/2)

AI
  • 2019.03.30

1.TossingBot:物理学と深層学習の統合(1/2)まとめ ・非構造化環境でロボットを安全に動作させる事は依然として困難 ・TossingBotは乱雑な状況で稼働可能なピッキングロボット ・投げたオブジェクトが何処に着地したかを観察して学習していく 2.TossingBotとは? 以下、ai.googleblog.comより「Unifying Physics and Deep Learnin […]

SimPLe:ビデオモデルを用いてポリシー学習をシミュレート(2/2)

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  • 2019.03.29

1.SimPLe:ビデオモデルを用いてポリシー学習をシミュレート(2/2)まとめ ・SimPLeはモデルベース強化学習でありサンプル効率性が高い ・他のモデルフリー強化学習の2倍程度のサンプル効率性を達成 ・モデルフリー強化学習のパフォーマンスにはまだ及ばないが発展性がある 2.SimPLeのサンプル効率性 以下、ai.googleblog.comより「Simulated Policy Learn […]

SimPLe:ビデオモデルを用いてポリシー学習をシミュレート(1/2)

AI
  • 2019.03.28

1.SimPLe:ビデオモデルを用いてポリシー学習をシミュレート(1/2)まとめ ・現在の強化学習の問題点の1つは人間に比べて学習に非常に時間がかかる事である ・人間が効率的に学習できる理由は世界モデルを持っているからと推測されている ・モデルベース強化学習のフレームワークであるSimPLeを使う事では学習時間の短縮が可能 2.SimPLeとは? 以下、ai.googleblog.comより「Si […]

GANにおけるラベル付きデータの必要性の低減(2/2)

AI
  • 2019.03.27

1.GANにおけるラベル付きデータの必要性の低減(2/2)まとめ ・回転タスクによって意味のある特徴を学習させた後に更に学習をさせる ・これによりサンプル効率が高まり高品質なラベル付けが可能 ・GANで使う様々な機能をまとめたCompare GANライブラリも公開 2.回転予測タスクによる事前学習 以下、ai.googleblog.comより「Reducing the Need for Label […]

GANにおけるラベル付きデータの必要性の低減(1/2)

AI
  • 2019.03.26

1.GANにおけるラベル付きデータの必要性の低減(1/2)まとめ ・Conditional GANはトレーニングにラべル付きデータを必要とする ・本論文ではGANをトレーニングする際に必要なラベル付きデータ量を減らす ・未ラベル付け画像を回転させCNNで回転角度を予測させる事から開始 2.ラベルを必要とする条件付きGANとは? 以下、ai.googleblog.comより「Reducing the […]

ニューラルネットワークの並列訓練の限界を測定(2/2)

AI
  • 2019.03.25

1.ニューラルネットワークの並列訓練の限界を測定(2/2)まとめ ・有効な最大バッチサイズはある程度ワークロードのあらゆる側面に依存 ・しかし大きいバッチサイズの恩恵を受ける事ができる条件はまだ不明 ・最適化アルゴリズムのわずかな変更が訓練時間を劇的に短縮する可能性有 2.巨大なバッチサイズが有効になる条件 以下、ai.googleblog.comより「Measuring the Limits o […]

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