入門／解説 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)
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...
入門／解説 モデル 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)
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...
モデル GANにおけるラベル付きデータの必要性の低減(2/2)
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...
モデル GANにおけるラベル付きデータの必要性の低減(1/2)
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...
入門／解説 ニューラルネットワークの並列訓練の限界を測定(2/2)
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...
入門／解説 ニューラルネットワークの並列訓練の限界を測定(1/2)
１．ニューラルネットワークの並列訓練の限界を測定(1/2)まとめ ・バッチサイズとトレーニング時間の減少の関係を追及した論文が発表 ・作業負荷によって異なるがどのような最適化／データ／モデルも３つの段階がある事を確認 ・サイズに比例して時間...
入門／解説 水害予測と機械学習ワークショップの概要
１．水害予測と機械学習ワークショップの概要まとめ ・テルアビブで水害の専門家と機械学習の専門家によるワークショップが開催 ・従来の専門知識と機械学習を組み合わせることによってグローバル規模の解決策が達成されると考えている ・洪水予測コミュニ...
入門／解説 Google Faculty Research Awards 2018
１．Google Faculty Research Awards 2018まとめ ・Google Faculty Researchの助成対象研究が決定 ・40カ国と320以上の大学から910の提案があり158のプロジェクトが採用された ・次...
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...
入門／解説 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(2/3)
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(2/3)まとめ ・Snorkel DryBellでトレーニングデータをラベリングしたラベルは手作業のラベルより精度が低い ・しかし生成的モデリング手...
入門／解説 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(1/3)
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(1/3)まとめ ・既存の知識を活用して機械学習用のラベル付きデータを自動で作成する手法が発表 ・手動でラベル付けした何万ものデータと同等の有用性を持...
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...