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学習手法

GraphWorld:グラフニューラルネットワーク用データセットを自動生成(1/2)

1.GraphWorld:グラフニューラルネットワーク用データセットを自動生成(1/2)まとめ ・グラフニューラルネットワークは人気が高まっているがベンチマークセットは多くない ・グラフは相互接続性や接続の偏りなどで様々な形を持つが既存ベン...
モデル

Pix2Seq:言語モデルを使って物体検出を行う(2/2)

1.Pix2Seq:言語モデルを使って物体検出を行う(2/2)まとめ ・Pix2Seqでは物体検出を言語モデリングタスクとみなしており特別な設計をしていない ・システムの出力が比較的簡潔なトークンの並びで表現されるような領域に応用可能 ・幅...
モデル

SPL:ゆるくラベル付けされた動画に疑似的なラベルを付与して動画認識を改善(3/3)

1.SPL:ゆるくラベル付けされた動画に疑似的なラベルを付与して動画認識を改善(3/3)まとめ ・SPLは様々な事前学習手法のいずれよりも優れておりどのようなデータセットにも適用可能 ・SPLは学習を複雑にせず教師-生徒ベースの学習フレーム...
モデル

SPL:ゆるくラベル付けされた動画に疑似的なラベルを付与して動画認識を改善(1/3)

1.SPL:ゆるくラベル付けされた動画に疑似的なラベルを付与して動画認識を改善(1/3)まとめ ・動画認識モデルの学習には大量の動画に手動で注釈を付ける必要がある場合が多く労力がかかる ・ゆるくラベル付けした動画から視覚的知識を学習する手法...
プライバシー

厳密な差分プライバシー保証を持つ連合学習(3/3)

1.厳密な差分プライバシー保証を持つ連合学習(3/3)まとめ ・米国国勢調査より強い基準のFLモデルを本番環境に配備するという成果を達成した ・他のMLモデルや製品でも実用的で利用可能であるとはまだ言えず研究は続く ・ユーザーの潜在的なプラ...
プライバシー

厳密な差分プライバシー保証を持つ連合学習(1/3)

1.厳密な差分プライバシー保証を持つ連合学習(1/3)まとめ ・連合学習は学習データをデバイスに残したままモデルの学習が可能でプライシー重視 ・ユーザーデータを使って学習するモデルにとって重要なもう一つの原則は匿名化処理 ・差分プライバシー...
学習手法

StylEx:犬と猫の違いは何かを視覚的に説明する新しい手法(2/2)

1.StylEx:犬と猫の違いは何かを視覚的に説明する新しい手法(2/2)まとめ ・StylExは分類器を説明するものであり、現実世界の分類を説明するものではない ・現実世界におけるクラスラベル間の物理的な違いを特徴付けるとは限らない ・分...
学習手法

Fast WordPiece Tokenization:WordPieceによるトークン化を高速に実行(1/2)

1.Fast WordPiece Tokenization:WordPieceによるトークン化を高速に実行(1/2)まとめ ・自然言語処理アプリケーションではトークン化が基本的な前処理ステップとなる ・WordPieceが良く使われているト...
アプリケーション

GCE:Pixel6の文字入力時の文法エラー修正モデル(2/2)

1.GCE:Pixel6の文字入力時の文法エラー修正モデル(2/2)まとめ ・大規模なクラウドベースのモデルを作りそこからオンデバイス用の学習データを作成 ・クラウドベースのモデルの学習用データをそのまま使うより良いモデルが出来た ・このモ...
学会

ICCV 2021におけるGoogleの存在感

1.ICCV 2021におけるGoogleの存在感まとめ ・10/10-10/17にネット上のヴァーチャルイベントとしてICCV 2021が開催 ・Google社員も多数参加し50以上の出版物の公開やワークショップを開催 ・本サイトで概要を...
学会

ACL 2021におけるGoogleの存在感

1.ACL 2021におけるGoogleの存在感まとめ ・8/1 - 8/6の間にインターネット上のヴァーチャルイベントとしてACL 2021が開催 ・Google社員も多数参加し35近くの出版物の公開やワークショップを開催 ・本サイトで概...
ロボット

Brax:Colabで大規模分散システムを凌駕する強化学習用物理シミュレーションエンジン(3/3)

1.Brax:Colabで大規模分散システムを凌駕する強化学習用物理シミュレーションエンジン(3/3)まとめ ・BraxはCPUだけで実行しても従来の一般的な環境に比べて1桁以上高速に動作する ・Braxは高速で規模拡大可能な強化学習とロボ...