学習手法 Context R-CNN：過去に撮影された写真を参照して仕掛けカメラの物体検出能力を改善(2/2)
１．Context R-CNN：過去に撮影された写真を参照して仕掛けカメラの物体検出能力を改善(2/2)まとめ ・Context R-CNNはFaster R-CNNアーキテクチャの中にコンテキストメモリバンクを汲み込んで実現 ・コンテキス...
学習手法 モデル Context R-CNN：過去に撮影された写真を参照して仕掛けカメラの物体検出能力を改善(1/2)
１．Context R-CNN：過去に撮影された写真を参照して仕掛けカメラの物体検出能力を改善(1/2)まとめ ・生態学的モニタリングは、地球規模の生態系の変遷や人類の活動の影響を測定するのに役立つ ・データ取得は固定カメラ可能だが固定カメ...
モデル Pixel 4のタッチ操作を機械学習で改良(2/2)
１．Pixel 4のタッチ操作を機械学習で改良(2/2)まとめ ・「空間的特徴」に対応するCNNと「時間的進展」に対応するRNNを組み込んだネットワークを設計 ・意図的にシンプルな構成に保ち推論コストを最小限(1 MB未満のメモリ消費量)に...
学習手法 Pixel 4のタッチ操作を機械学習で改良(1/2)
１．Pixel 4のタッチ操作を機械学習で改良(1/2)まとめ ・長押し操作はユーザーの行動とシステムの応答を切り離すためユーザ体験に悪影響 ・ユーザー操作のサンプルデータからユーザ操作を推測できる機械学習モデルを設計 ・最近のアップデート...
入門／解説 効率的な質問回答システムにおける課題とワークショップの開催
１．効率的な質問回答システムにおける課題とワークショップの開催まとめ ・従来の質問回答システムは「知識」をドキュメント、またはナレッジグラフから取得して回答していた ・しかし直近の大規模システムはナレッジグラフや文章を参照せず直接回答をする...
入門／解説 2020年6月27日時点の日本のCOVID-19 Community Mobility Reports
１．2020年6月27日時点の日本のCOVID-19 Community Mobility Reportsまとめ ・COVID-19 Community Mobility Reportsが6月27日(土)時点版として更新 ・今週の余談は学校...
モデル RepNet：人工知能で動画内の反復行動を数える(2/2)
１．RepNet：人工知能で動画内の反復行動を数える(2/2) ・RepNetは反復行動動画を合成し、更に軸をずらしてカメラの動きを摸倣した合成データで学習した ・特定の反復行動にとらわれず多くの異なる領域で反復動作を数える事ができるモデル...
モデル RepNet：人工知能で動画内の反復行動を数える(1/2)
１．RepNet：人工知能で動画内の反復行動を数える(1/2) ・月の満ち欠けや心拍や呼吸、製造ラインや交通パターンなどの反復行動は現実世界で一般的 ・反復行動を理解する事でより複雑な行動パターンを認識できたり様々な洞察を得る事ができる ・...
モデル 自己教師学習で音声特徴表現と個人専用モデルを改善(2/2)
１．自己教師学習で音声特徴表現と個人専用モデルを改善(2/2)まとめ ・同じ音声のembeddingは、別の音声のembeddingよりembedding空間内で近い場所に位置するはず ・これを利用しBERTと同様なデータ自体の構造にのみ依...
学習手法 自己教師学習で音声特徴表現と個人専用モデルを改善(1/2)
１．自己教師学習で音声特徴表現と個人専用モデルを改善(1/2)まとめ ・非セマンティックタスクとは、声の調子など、人間の音声の「意味以外の側面」に焦点を当てたタスク ・従来のベンチマークでは非セマンティックタスク用の特徴表現が有用か否かを比...
入門／解説 AttentionAgent：重要度が低い情報を無視する強化学習エージェント(2/2)
１．AttentionAgent：重要度が低い情報を無視する強化学習エージェント(2/2)まとめ ・Attention Agentは主要タスクにとって重要ではない情報を無視するので小規模環境変化に対応可能 ・しかし、背景を猫動画に変更するよ...
学習手法 AttentionAgent：重要度が低い情報を無視する強化学習エージェント(1/2)
１．AttentionAgent：重要度が低い情報を無視する強化学習エージェント(1/2)まとめ ・人間は選択的注意の仕組みにより膨大な情報を圧縮し意思していると考えられている ・強化学習エージェントは逆に全視覚情報に加えて将来予測まで情報...