転移学習

AI

DVRL:強化学習を使って学習用データの影響を推定(1/2)

1.DVRL:強化学習を使って学習用データの影響を推定(1/2)まとめ ・全てのデータサンプルがディープラーニングを学習させる際に等しく役立つわけではない ・低品質データを削除することでパフォーマンスを向上させる事が出来る場合もある ...
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GoogleのリサーチサイエンティストColin Raffelへのインタビュー(2/2)

1.GoogleのリサーチサイエンティストColin Raffelへのインタビュー(2/2)まとめ ・転移学習の刺激的な進歩の大爆発が技術の見極めを難しくさせT5に繋がった ・教師無し学習でラベルなしデータセットを活用する事が標準になる...
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GoogleのリサーチサイエンティストColin Raffelへのインタビュー(1/2)

1.GoogleのリサーチサイエンティストColin Raffelへのインタビュー(1/2)まとめ ・音楽に関する研究から始めたため、ラベル付きデータを取得する事の困難さを味わった ・そのため、ラベル付きデータの必要性を軽減する研究に関...
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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...
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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...
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