学習手法 TFT：解釈可能な時系列予測用ディープラーニング(1/2)
１．TFT：解釈可能な時系列予測用ディープラーニング(1/2)まとめ ・複数の時間間隔で関心のある変数の将来を予測することは時系列機械学習における重要な課題 ・従来の時系列モデルはモデルがどのようにして予測に至ったかを説明することは困難 ・...
dnn
学習手法 
AI関連その他 人々の表情は国や地域が変わっても場面によって共通なのか？(2/2)
１．人々の表情は国や地域が変わっても場面によって共通なのか？(2/2)まとめ ・ビデオ内の場面を自動的に認識させるために2種のDNNを使用した ・表情と場面の相関関係は文化間の違いに関わらず７割程度が同じだった ・逆に言えば地域間で最大30...
AI関連その他 人々の表情は国や地域が変わっても場面によって共通なのか？(1/2)
１．人々の表情は国や地域が変わっても場面によって共通なのか？(1/2)まとめ ・人間の表情は国や地域に関わらず場面によって普遍的かもしれない ・しかし過去に行われた研究は調査ベースで規模が小さく結果に一貫性がない ・DNNを活用して表情分析...
基礎理論 解釈しやすいニューロンがディープラーニングの性能を低下させる可能性
１．解釈しやすいニューロンがディープラーニングの性能を低下させる可能性まとめ ・一部のニューロンは猫画像など特定クラスを優先する性質を持ちこれをクラス選択性という ・クラス選択性は学習中に自動出現するので解釈可能性に関するツールとして注目さ...
モデル MetNet：数時間先の降水量を予測するニューラル気象モデル(1/2)
１．MetNet：数時間先の降水量を予測するニューラル気象モデル(1/2)まとめ ・現在の天気予報は物理法則に基づいて気象を物理モデル化し、それを使って予報している ・この物理モデルは計算が非常に大変だが、計算を簡易化すると大きな誤差が出て...
モデル Neural Tangents：高速に手軽にニューラルネットワークの幅を無限に拡張(1/2)
１．Neural Tangents：高速に手軽にニューラルネットワークの幅を無限に拡張(1/2)まとめ ・最近の多くの研究結果はDNNの幅を無限に拡張していくとガウス過程に収束していく事を示している ・この収束が有効である限り勾配降下の収束...
入門／解説 ディープニューラルネットワークにおける一般化ギャップの予測(1/2)
１．ディープニューラルネットワークにおける一般化ギャップの予測(1/2)まとめ ・トレーニング時に出てこなかった初見のデータに対応する能力を一般化と言う ・一般化ギャップとは「トレーニングデータ」と「初見データ」に対するパフォーマンスのギャ...