学会 ICLR 2021におけるGoogleの存在感
１．ICLR 2021におけるGoogleの存在感まとめ・2021年5月3日(月)から7日(金)まで仮想空間でICLR 2021が開催・Google AIブログで概要が発表済みの論文も10存在するので要チェック・Gradient Boost...
学会 
学習手法 RecSim NG：柔軟で規模拡大可能で微分可能なシミュレーション付き推薦システム(2/2)
１．RecSim NG：柔軟で規模拡大可能で微分可能なシミュレーション付き推薦システム(2/2)まとめ・シミュレーションの並行実行は簡単ではないためTFのAutoGraphなど最適化の利用が重要・RecSim NGにより複雑なマルチエージェ...
学習手法 RecSim NG：柔軟で規模拡大可能で微分可能なシミュレーション付き推薦システム(1/2)
１．RecSim NG：柔軟で規模拡大可能で微分可能なシミュレーション付き推薦システム(1/2)まとめ・推薦システムは広く利用されているが公平なサービスを提供するために多くの課題がある・推薦システムで強化学習アルゴリズムを利用すためシミュレ...
学習手法 HPP：ロボット同士が待ち合わせできるようにするモデルベース強化学習(3/3)
１．HPP：ロボット同士が待ち合わせできるようにするモデルベース強化学習(3/3)まとめ・HPPを使用すると、エージェントは軌道を予測して調整し、調整ミスを回避できる・HPPは追加のトレーニングなしで現実の世界に直接転移させる事が出来る・ノ...
学習手法 HPP：ロボット同士が待ち合わせできるようにするモデルベース強化学習(2/3)
１．HPP：ロボット同士が待ち合わせできるようにするモデルベース強化学習(2/3)まとめ・システムは予測、計画、および制御の3つのモジュールから構成されている・各エージェントは自分自身の動き用と他のエージェント用の予測モデルを学習・予測を使...
学習手法 HPP：ロボット同士が待ち合わせできるようにするモデルベース強化学習(1/3)
１．HPP：ロボット同士が待ち合わせできるようにするモデルベース強化学習(1/3)まとめ・制御された環境では一元化されたプランナーを使えば複数ロボットが連携して動作可能・現実世界では独立したロボット同士で連携する場合は目標を互いに調整する必...
モデル ViP-DeepLab：深度推定とパノプティックセグメンテーションを動画に対して同時に適用(2/2)
１．ViP-DeepLab：深度推定とパノプティックセグメンテーションを動画に対して同時に適用(2/2)・Panoptic-DeepLabは複数フレームにおける深度推定やインスタンスID付与ができない・ViP-DeepLabは2つの連続する...
モデル ViP-DeepLab：深度推定とパノプティックセグメンテーションを動画に対して同時に適用(1/2)
１．ViP-DeepLab：深度推定とパノプティックセグメンテーションを動画に対して同時に適用(1/2)・人間は二次元画像である写真から三次元環境に関する視覚情報を非常に簡単に取得できる・自動運転などを実現するためには同様に平面画像から三次...
アプリケーション Pixel5, 4a(5G)のHDR+をブラケット撮影で改良(2/2)
１．Pixel5, 4a(5G)のHDR+をブラケット撮影で改良(2/2)まとめ・バースト撮影ではショットノイズの影響は減らせるが読み取りノイズは増加する・ブラケット撮影でハイライト保護とノイズ削減を両立させる事が可能になった・工夫により元...
アプリケーション Pixel5, 4a(5G)のHDR+をブラケット撮影で改良(1/2)
１．Pixel5, 4a(5G)のHDR+をブラケット撮影で改良(1/2)まとめ・HDR+はハイライト部の詳細が失われるのを防ぐが影の部分にノイズが乗ってしまう・プロ写真家は、2つの異なる露出設定で撮影(ブラケット撮影)を行いこれに対処して...
モデル 自動進化する強化学習でDDQNを凌駕する(2/2)
１．自動進化する強化学習でDDQNを凌駕する(2/2)まとめ・発見されたアルゴリズムの中でDQNRegとDQNClippedが優れたパフォーマンスを出した・これらはDQNが一般的にQ値を過大評価してしまう事を各々の方法で回避している・進化の...
モデル 自動進化する強化学習でDDQNを凌駕する(1/2)
１．自動進化する強化学習でDDQNを凌駕する(1/2)まとめ・強化学習の長期的で包括的な目標は様々な問題を解決できる単一の汎用学習アルゴリズムの設計・強化学習は多岐にわたるため、学習方法を学習して新しいRLを設計するメタ学習手法が有望・グラ...