入門／解説 3人のAIのパイオニアがチューリング賞を受賞
１．3人のAIのパイオニアがチューリング賞を受賞まとめ ・ノーベルコンピューティング賞ともいわれるチューリング賞をAIのパイオニア３名が共同受賞 ・ヨシュア・ベンジオ、ジェフリー・ヒントン、ヤン・ルカンの３博士は2004年にAIを共同研究 ...
入門／解説 
入門／解説 責任を持ってオープンデータを共有する
１．責任を持ってオープンデータを共有するまとめ ・2019年3月2日はOpen Data Dayと云うお祭りで世界でイベントが開催された ・日本でも57ものイベントが開催され中には毎年開催している地域もある ・GoogleはDataSet検...
その他の分野 Pixel3のPlaygroundとGoogle Lensで世界を違う側面から見る(2/2)
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...
その他の分野 Pixel3のPlaygroundとGoogle Lensで世界を違う側面から見る(1/2)
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...
ロボット 再始動したGoogleのロボットプロジェクトの内情
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 ...
AI関連その他 TossingBot：物理学と深層学習の統合(2/2)
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 TossingBot：物理学と深層学習の統合(1/2)
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...
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...
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...