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人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測research編(1/3)

AI

1.人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測research編(1/3)まとめ ・AIが現実世界で益々使われるようになり拡張現実を組み合わせることで顧客体験が変わっていく可能性 ・2020年も言語モデルの分野で目覚ましい進歩が見られチューリングテストの合格に近づく可能性 ・ディープラーニングの表面的な活用だけでなく新しいアルゴリズム開発が科学分野で行われる可能性 2.研究 […]

MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(3/3)

AI

1.MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(3/3)まとめ ・精度とEdge TPU上で実行された際の速度を両立させるAutoMLをした結果MobileNetEdgeTPUモデル誕生 ・既存のモバイルモデルよりも同一精度でより早い応答速度もしくは同一応答速度でより高い精度を実現 ・しかしMobileNetEdgeTPUをモバイルCPUで実行するとMobileNetV3と比較してパフ […]

MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(1/3)

AI

1.MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(1/3)まとめ ・スマートフォンなどのデバイス上で実行される事が前提のニューラルネットワークMobileNetV3の発表 ・オンデバイスでの実行に最適化されているがMobileNetV2までの手動設計ではなくAutoMLベースモデル ・モバイルCPU上でMobileNetV3はMobileNetV2の2倍の速度で同等の精度を達成している […]

Live Caption:オンデバイスで音声コンテンツに字幕を付与(2/2)

AI

1.Live Caption:オンデバイスで音声コンテンツに字幕を付与(2/2)まとめ ・Live Captionを長時間駆動させる事を可能にするために様々な工夫が行われている ・例えばASR用のRNN-Tエンジンは電力消費が激しいので発話が確認された最中のみ実行される ・今後は複数言語の話者が混在する状況での認識精度と一貫性の改善に力を入れていく予定 2.Live Captionに使われている技 […]

ディープラーニングを使用して嗅覚を学習(1/2)

AI

1.ディープラーニングを使用して嗅覚を学習(1/2)まとめ ・嗅覚は非常に多くの生物で共有される感覚であるが機械学習の研究対象としては軽視されている ・聴覚や視覚の機械学習事例から考えるに入力分子から最終結果である匂いを予測できるようになるべき ・グラフニューラルネットワークを使用して入力分子から臭気を直接予測する研究が発表 2.嗅覚の学習 以下、ai.googleblog.comより「Learn […]

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