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 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...
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...