モデル 2021年時点の各分野における最先端の機械学習モデルの紹介
１．2021年時点の各分野における最先端の機械学習モデルの紹介まとめ ・未知の分野で作業を始める時、現時点の最先端モデルを調べるのは時間がかかる ・各MLタスクに最適なモデルをリスト化してまとめておくと手間がかなり省ける ・Kaggleのコ...
モデル 
ロボット MT-OptとActionable Models：複数ロボットで自動データ収集を行って初見タスクを実行可能にする(3/3)
１．MT-OptとActionable Models：複数ロボットで自動データ収集を行って初見タスクを実行可能にする(3/3)まとめ ・MT-Optでデータ収集が容易になったがより広いタスクを学習させる事を検討した ・目標条件付き学習は「目...
ロボット MT-OptとActionable Models：複数ロボットで自動データ収集を行って初見タスクを実行可能にする(2/3)
１．MT-OptとActionable Models：複数ロボットで自動データ収集を行って初見タスクを実行可能にする(2/3)まとめ ・大規模マルチタスクデータ収集システムのタスク間バランスを取りMT-Optを構成 ・MT-Optを使用する...
ロボット MT-OptとActionable Models：複数ロボットで自動データ収集を行って初見タスクを実行可能にする(1/3)
１．MT-OptとActionable Models：複数ロボットで自動データ収集を行って初見タスクを実行可能にする(1/3)まとめ ・ロボットの自律運用を可能にするためには数千時間単位でロボットを動かす必要がある ・NLPにおける事前トレ...
ロボット iGibson Challenge：ロボットは人の邪魔にならないように建物内を移動出来るのか？(2/2)
１．iGibson Challenge：ロボットは人の邪魔にならないように建物内を移動出来るのか？(2/2)まとめ ・iGibson Challenge 2021には実際のアパートから派生させた8つの風景が含まれる ・各環境内には人間の挙動...
アプリケーション iGibson Challenge：ロボットは人の邪魔にならないように建物内を移動出来るのか？(1/2)
１．iGibson Challenge：ロボットは人の邪魔にならないように建物内を移動出来るのか？(1/2)まとめ ・最近のコンピュータービジョン研究は動きのあるアクティブタスクの解決に取り組んでいる ・これらは知覚とアクションの両方を必要...
アプリケーション Monster Mash：3Dモデリングとアニメーションを気軽に試作可能な無料ツール(2/2)
１．Monster Mash：3Dモデリングとアニメーションを気軽に試作可能な無料ツール(2/2)まとめ ・変形システムは滑らかな変形手法であるas-rigid-as-possibleに基づいている ・モンスターマッシュは直感的でありコンピ...
アプリケーション Monster Mash：3Dモデリングとアニメーションを気軽に試作可能な無料ツール(1/2)
１．Monster Mash：3Dモデリングとアニメーションを気軽に試作可能な無料ツール(1/2)まとめ ・3Dコンピュータアニメーションは時間のかかる高度に技術的な表現手段で専門技術が必要 ・3Dアニメを気軽に試す「カジュアルモード」を機...
AI関連その他 2021年のGoogle Research Scholar Programの受賞者の発表
１．2021年のGoogle Research Scholar Programの受賞者の発表まとめ ・Faculty Research Awardの後継であるResearch Scholar Programの採択結果が発表 ・2021年のR...
モデル BigBird：疎なAttentionでより長い連続データに対応可能なTransformer(2/2)
１．BigBird：疎なAttentionでより長い連続データに対応可能なTransformer(2/2)まとめ ・ETCを更に拡張し元データに存在する構造に関する前提知識を不要とするBigBirdを開発 ・GPUやTPUを活用するためにス...
モデル BigBird：疎なAttentionでより長い連続データに対応可能なTransformer(1/2)
１．BigBird：疎なAttentionでより長い連続データに対応可能なTransformer(1/2)まとめ ・Transformerは最新のNLP研究の中核技術で様々な連続する入力データに柔軟に適応できる ・しかし従来のTransfo...
学習手法 RCE：報酬関数が不要な強化学習(2/2)
１．RCE：報酬関数が不要な強化学習(2/2)まとめ ・自律エージェントに成功事例を提供する事でタスクを実行するように教える方法を提案 ・本手法では報酬関数の設計もエキスパートがデモして成功操作を見せる必要がなくなる ・ユーザーの能力の違い...