学習手法 深層強化学習の力でロボットが俊敏で知的な移動を実現(1/3)
１．深層強化学習の力でロボットが俊敏で知的な移動を実現(1/3)まとめ ・強化学習のサンプル効率の悪さは依然として多くのアルゴリズムにとって主要なボトルネック ・脚式ロボットのためのデータ効率の良い強化学習として効率的な学習方法を発表 ・必...
学習手法 
入門／解説 SLaQ：大規模データの形状を理解する(2/2)
１．SLaQ：大規模データの形状を理解する(2/2)まとめ ・グラフのスペクトラムは、グラフの接続パターンなどの属性を符号化する強力な表現手法 ・DDGKは巨大なグラフを扱う事ができないがスペクトラムで規模拡大がしやすい属性を取得可能 ・S...
ビッグデータ 2020年5月7日時点の日本のCOVID-19 Community Mobility Reports
１．2020年5月7日時点の日本のCOVID-19 Community Mobility Reportsまとめ ・COVID-19 Community Mobility Reportsが5月7日(木)時点版として更新 ・5月6日(水)までが...
ビッグデータ SLaQ：大規模データの形状を理解する(1/2)
１．SLaQ：大規模データの形状を理解する(1/2)まとめ ・グラフとは個々の項目が相互にどのように関連しているかを表現する数学モデル ・物体間の関係をモデル化するために広く使用可能でWeb、友人関係、分子構造まで表現できる ・昨年発表した...
その他の調査 5月2日時点の都道府県別の時系列COVID-19 Community Mobility Reports
１．5月2日時点の都道府県別時系列COVID-19 Community Mobility Reportsまとめ ・COVID-19 Community Mobility Reportsが5月6日更新され5月2日までのデータに更新される ・前...
入門／解説 TAPAS：ニューラルネットワークを使って表形式データから自動で答えを抽出
１．TAPAS：ニューラルネットワークを使って表形式データから自動で答えを抽出まとめ ・TAPASはBERTを拡張し、質問に対する回答を表形式データから直接抽出する新モデル ・質問と表形式のデータ構造を一緒にエンコードするアプローチによりこ...
入門／解説 酵母と機械学習の力で老化現象の謎に挑む
１．酵母と機械学習の力で老化現象の謎に挑むまとめ ・酵母は実験室で成長しやすく、人間の細胞と同様に細胞核を持っているため遺伝子実験に使いやすい ・更に酵母は単細胞生物でありながら、成長して老化し、通常30回発芽を行った後に死亡する ・酵母を...
入門／解説 2020年4月30日時点の日本のCOVID-19 Community Mobility Reports
１．2020年4月30日時点の日本のCOVID-19 Community Mobility Reportsまとめ ・COVID-19 Community Mobility Reportsが4月30日(木)時点版として更新 ・4月29日(水)...
入門／解説 Googleのクラスタ管理システムのトレースデータの提供を拡充
１．Googleのクラスタ管理システムのトレースデータの提供を拡充まとめ ・GoogleのBorgクラスタ管理システムは、ほとんど全てのGoogleが提供するサービスを裏で支えている ・8年前、GoogleはBorgがどのように動いているか...
入門／解説 COVID-19 Research Explorer:新型コロナウィルス関連文献に特化した検索システム
１．COVID-19 Research Explorer:新型コロナウィルス関連文献に特化した検索システムまとめ ・Googleが新型コロナウィルス関連文献を検索しやすくするCOVID-19 Research Explorerを発表 ・自然...
モデル Loss-Conditional Training:損失関数を改良してモデルのバリエーションを統合(2/2)
１．Loss-Conditional Training:損失関数を改良してモデルのバリエーションを統合(2/2)まとめ ・学習ベースの画像圧縮に応用すると圧縮率と画像品質を係数で調整する事ができる ・スタイル転送に応用すると元画像との類似性...
モデル Loss-Conditional Training:損失関数を改良してモデルのバリエーションを統合(1/2)
１．Loss-Conditional Training:損失関数を改良してモデルのバリエーションを統合(1/2)まとめ ・多くの機械学習アプリケーションでは、モデルのパフォーマンスを一つの数値で表現する事ができない ・画質と圧縮率のようなト...