モデル 畳み込みニューラルネットワークは実は特許が取られていた事
１．畳み込みニューラルネットワークは実は特許が取られていた事まとめ・畳み込みニューラルネットワークには1990年代にアメリカで２つの特許が成立していた・AT＆Tの会社分割により研究者と特許が離ればなれになってしまい研究継続が困難になった・2...
深層学習
モデル 
学会 ICLR 2021におけるGoogleの存在感
１．ICLR 2021におけるGoogleの存在感まとめ・2021年5月3日(月)から7日(金)まで仮想空間でICLR 2021が開催・Google AIブログで概要が発表済みの論文も10存在するので要チェック・Gradient Boost...
AI関連その他 独自データを使って物体検出モデルの精度を上げる方法(2020年版)
１．独自データを使って物体検出モデルの精度を上げる方法(2020年版)まとめ・2020年に物体検出モデルを再トレーニングしようとした時に取りうる選択肢の概要紹介・物体検出用データのラベル付け、データ拡張、モデリングなどを具体的に紹介・物体検...
基礎理論 Deep Bootstrap Framework：データが無限に存在する世界ではディープラーニングはどうなるか？(2/2)
１．Deep Bootstrap Framework：データが無限に存在する世界ではディープラーニングはどうなるか？(2/2)まとめ・優れたモデルとトレーニングとは、理想世界で迅速で現実世界では迅速すぎない事・事前トレーニングの主な効果は理...
基礎理論 転移学習とは何か？
１．転移学習とは何か？・ディープラーニングは大量のデータと計算機能力を必要とするためハードルが高い・転移学習は既に学習済みのモデルをベースにして学習をさせるので効率が向上する・転移学習によりディープラーニングトレーニング時のデータや計算量が...
学習手法 ニューラルネットワークを疎にして推論を高速化(2/2)
１．ニューラルネットワークを疎にして推論を高速化(2/2)まとめ・密なバージョンから重みの一部を徐々にゼロにしていく事がスパース化のコツ・トレーニング時間の増加で品質を低下させることなく深層学習モデルをスパース化可能・スパースネットワークの...
基礎理論 ディープラーニングコースを受講した生徒からの興味深い質問(2/4)
１．ディープラーニングコースを受講した生徒からの興味深い質問(2/4)まとめ・何を重視するかによってミニバッチとシングルバッチの優位性は異なる・一般化能力を最優先する場合はシングルバッチの方が優れているという見方もある・バッチ毎に正規化する...
基礎理論 ディープラーニングコースを受講した生徒からの興味深い質問(1/4)
１．ディープラーニングコースを受講した生徒からの興味深い質問(1/4)まとめ・バックプロパゲーションが脳に実装されていないことは生物学的制約のために非常に明白・神経科学の観点からはこれはバックプロパゲーションに対する批判に繋がる側面がある・...
データセット TracIn：トレーニング事例の影響を推定する簡単な方法(1/2)
１．TracIn：トレーニング事例の影響を推定する簡単な方法(1/2)まとめ・トレーニングデータの品質はモデルのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性がある・様々な手法が提案されているが追加リソースやトレーニングが必要であり採用が困難・T...
インフラ 人工知能学習用にパソコンを自作する際に知っておくべき事(2020年版)
１．人工知能学習用にパソコンを自作する際に知っておくべき事(2020年版)まとめ・ディープラーニングには大量の計算が必要なのでクラウドか自作ハードウェアを選ぶ事になる・自作ハードウェアは長期目線ではコストの削減とスピードの向上に繋がる可能性...
アプリケーション より少ないデータから表形式データを推論することを学習(1/2)
１．より少ないデータから表形式データを推論することを学習(1/2)まとめ・自然言語推論は通常の文章を対象にした研究は多いが構造化データに適用する研究は少ない・EMNLP 2020で表形式データ解析用にカスタマイズされた初の事前トレーニングタ...
AI関連その他 Google Research：2020年の振り返りと2021年以降に向けて(4/5)
１．Google Research：2020年の振り返りと2021年以降に向けて(4/5)まとめ・アルゴリズム基礎は主に本業の広告オークション関係で注目すべき結果が多かった・機械知覚は音声と映像を組み合わせて学習する等のマルチモーダルな手法...