基礎理論 SmeLU：ディープラーニングの再現性を悪化させている犯人はReLU関数(1/3)
１．SmeLU：ディープラーニングの再現性を悪化させている犯人はReLU関数(1/3)まとめ・同じデータを使って同じように学習させても同じモデルが再現できない事を再現性の欠如という・再現性は様々な要因から影響を受けるが全ての要因を制御するこ...
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基礎理論 
ヘルスケア 目を正面から撮影した写真で病気の兆候を検出(3/3)
１．目を正面から撮影した写真で病気の兆候を検出(3/3)まとめ・身体的特徴が異なる患者群に対しても比較対象モデルより予測性が高かった・広く商用利用するためには必要な画質レベルの把握など多くの追加研究が必要・包括的なデータセットで更にテストし...
ヘルスケア 目を正面から撮影した写真で病気の兆候を検出(1/3)
１．目を正面から撮影した写真で病気の兆候を検出(1/3)まとめ・3年前ディープラーニングを用いて眼底写真(目の奥の写真)心血管リスク因子を予測した・その後、慢性腎臓病や糖尿病、貧血検出値など眼底写真からさらなる兆候の発見があった・今回、目の...
ヘルスケア ProtENN:ディープラーニングでタンパク質に注釈付けをする(3/3)
１．ProtENN:ディープラーニングでタンパク質に注釈付けをする(3/3)まとめ・ProtENNが配列並びベースの手法と相補的な情報を学習することを実証してアンサンブルした・取り組みの成果として680万件の新しいタンパク質配列の注釈セット...
ヘルスケア ProtENN:ディープラーニングでタンパク質に注釈付けをする(2/3)
１．ProtENN:ディープラーニングでタンパク質に注釈付けをする(2/3)まとめ・既存手法は直線的な並びに着目しているがタンパク質は隣接していないアミノ酸の影響も受ける・畳み込みニューラルネットワークを使用して非局所的なアミノ酸の相互作用...
ヘルスケア ProtENN:ディープラーニングでタンパク質に注釈付けをする(1/3)
１．ProtENN:ディープラーニングでタンパク質に注釈付けをする(1/3)まとめ・タンパク質のアミノ酸配列の構造と機能の関係を理解することは科学にとって非常に重要・機能が未知のタンパク質はまだ多く、信頼性の高い注釈が付与されていないものも...
モデル CIW:ノイズの多いラベルを使ってディープニューラルネットを訓練する新手法(3/3)
１．CIW:ノイズの多いラベルを使ってディープニューラルネットを訓練する新手法(3/3)まとめ・Mixupは元データセットから一対のサンプルを抽出して新しいサンプルを人工的に生成する手法・MixupをCIW法を使ってクリーンなサンプルに重み...
モデル CIW:ノイズの多いラベルを使ってディープニューラルネットを訓練する新手法(2/3)
１．CIW:ノイズの多いラベルを使ってディープニューラルネットを訓練する新手法(2/3)まとめ・標準的なモデルは各サンプルに一律の重みを割り当てるためノイズに過剰適合してしまう・CIWで学習したモデルはノイズの影響を回避して良好な判定境界へ...
モデル CIW:ノイズの多いラベルを使ってディープニューラルネットを訓練する新手法(1/3)
１．CIW:ノイズの多いラベルを使ってディープニューラルネットを訓練する新手法(1/3)まとめ・ノイズの多いラベルはクリーンなデータで学習したモデルの精度を低下させることが多い・ノイズの多いデータで直接機械学習モデルを学習させる手法を新たに...
モデル 4D-Net:センサーの奥行情報とカメラのRGB画像を同時に扱う(2/2)
１．4D-Net:センサーの奥行情報とカメラのRGB画像を同時に扱う(2/2)まとめ・軽量なNASを用いて２タイプのセンサー入力と特徴表現間の接続を学習させた・4D-Netは従来手法より多いセンサー入力を使用しているが半分の応答速度で精度も...
ヘルスケア 機械学習を使って人工呼吸器の制御を改善(2/3)
１．機械学習を使って人工呼吸器の制御を改善(2/3)まとめ・モデルベースアプローチを採用し人工呼吸器と患者間の力学系のシミュレータを作成・物理的な試験肺で人工呼吸タスクを実行しトレーニング用のデータを収集した・正確なシミュレータを学習した後...
ヘルスケア DeepCTRL:ニューラルネットワークにルールを教えて制御する試み(3/3)
１．DeepCTRL:ニューラルネットワークにルールを教えて制御する試み(3/3)まとめ・元データが必ずしもルールに従うとは限らないのでルールの効果は元データに依存・DeepCTRLは再トレーニングせずにデータに合わせてルールの強さを変更可...