disentangled representation

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(5/8)

AI

1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(5/8)まとめ ・2019年はニューラルネットワークのトレーニングにどのような力学が働くのか特性を理解を目指した ・AutoMLの研究も継続し、既存モデルの改良や特定ハードに特化したモデルなど様々な改良を実施 ・表形式データの取り扱いに特化したAutoML Tablesはデータサイエンティストのコンペで好成績収めた […]

教師なし学習による特徴表現解きほぐし手法の評価(2/2)

AI

1.教師なし学習による特徴表現解きほぐし手法の評価(2/2)まとめ ・帰納的バイアスがなければ解きほぐした特徴表現の教師なし学習は不可能である ・解きほぐしが下流タスクに有用であるという仮定は検証できなかった ・将来の研究を促進するためにdisentanglement_libがオープンソースとして公開された 2.disentanglement_libとは? 以下、ai.googleblog.com […]

教師なし学習による特徴表現解きほぐし手法の評価(1/2)

AI

1.教師なし学習による特徴表現解きほぐし手法の評価(1/2)まとめ ・抽出した特徴量をもっと細かく具体的な単位に解きほぐすdisentangledな手法が注目されている ・「猫の特徴」ではなく耳と目と輪郭と毛色から猫を特定できれば一部が写ってなくても猫が特定できる ・様々な側面から研究が行われているが、個々の手法を同じ土俵で評価しようとする試みは従来なかった 2.disentangled repr […]