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AI関連その他

2022年のGoogleのAI研究の成果と今後の展望~その他の先進的なアルゴリズム編~(2/2)

1.2022年のGoogleのAI研究の成果と今後の展望~その他の先進的なアルゴリズム編~(2/2)まとめ ・広告オークション研究も引き続き継続し、入札が代理入札者経由で行われる設定での最適化を研究した ・柔軟なオンライン配分問題のための新...
プライバシー

匿名化した確率的勾配降下法で広告の効果測定を行う(1/2)

1.匿名化した確率的勾配降下法で広告の効果測定を行う(1/2)まとめ ・プライバシーと使い勝手の良さを両立するMLアルゴリズムが求められている ・最も広く使われているアルゴリズムはDP-SGDと呼ばれるSGDの拡張版 ・DP-SGDは計算負...
基礎理論

Dual Mirror Descent:どのタイミングでどのくらい売るのが最も儲かるかを予測する(2/2)

1.Dual Mirror Descent:どのタイミングでどのくらい売るのが最も儲かるかを予測する(2/2)まとめ ・資源の制約を扱う際のシンプルで強力なアイデアは「価格」の概念を導入する事 ・ミラーディセントは時間の経過とともに一様に資...
基礎理論

Dual Mirror Descent:どのタイミングでどのくらい売るのが最も儲かるかを予測する(1/2)

1.Dual Mirror Descent:どのタイミングでどのくらい売るのが最も儲かるかを予測する(1/2)まとめ ・デジタル化によりリアルタイムで意思決定を行う事が重要な市場が増えている ・限られた資源を効率的に割り当てるオンライン割り...
基礎理論

オームの法則を使って代替経路問題を解く(2/2)

1.オームの法則を使って代替経路問題を解く(2/2)まとめ ・電流を求めるにはキルヒホッフの法則とオームの法則を用いて電圧に関する方程式を解く ・方程式を高速で解くためにガウスの消去法を使って回路をシンプルに変換する ・ボトルネックを特定す...
その他の調査

Google Research:2022年以降にAIはどのように進化していくか?(5/6)

1.Google Research:2022年以降にAIはどのように進化していくか?(5/6)まとめ ・MLが広く使われるようになるにつれ公平かつ公正に適用される事が重要になる ・推薦システムの推薦が集中したり機械翻訳が性別を決めつる事など...
学習手法

Fast WordPiece Tokenization:WordPieceによるトークン化を高速に実行(2/2)

1.Fast WordPiece Tokenization:WordPieceによるトークン化を高速に実行(2/2)まとめ ・LinMaxMatchアルゴリズムはループ処理を行わないので効率的 ・事前トークン化とWordPiece化を直接実...
プライバシー

実用的な差分プライベートクラスタリング(1/2)

1.実用的な差分プライベートクラスタリング(1/2)まとめ ・k-meansクラスタリングは機密性の高いデータセットを処理する際は問題がある ・データポイントが他と大幅に離れていると単一のクラスタを構成してしまうため ・差分プライバシー方式...
基礎理論

道路網を効率的に分割して最短経路探索を高速化(1/2)

1.道路網を効率的に分割して最短経路探索を高速化(1/2)まとめ ・古典的なアルゴリズムは現在も大規模問題の解決に役立つことが良くある ・ランダムウォークを使用して北米大陸の道路網全体を高品質に分割できた ・同様の出力品質を持つ他の分割アル...
モデル

自動進化する強化学習でDDQNを凌駕する(2/2)

1.自動進化する強化学習でDDQNを凌駕する(2/2)まとめ ・発見されたアルゴリズムの中でDQNRegとDQNClippedが優れたパフォーマンスを出した ・これらはDQNが一般的にQ値を過大評価してしまう事を各々の方法で回避している ・...
モデル

超並列グラフ計算:理論から実践へ(2/2)

1.超並列グラフ計算:理論から実践へ(2/2)まとめ ・AMPCモデルを使用して、実用的で効率的な実装に触発された理論的フレームワークを構築 ・優れた実証的パフォーマンスと障害耐性を維持する新しい理論的アルゴリズム ・グラフのサイズに関係な...
モデル

超並列グラフ計算:理論から実践へ(1/2)

1.超並列グラフ計算:理論から実践へ(1/2)まとめ ・大規模なグラフは数千億の頂点を含むため一台のコンピュータでは処理しきれない ・複数のコンピューターで分散処理を行う事で兆単位のグラフを処理できるが課題も発生 ・分散ハッシュテーブルを使...