入門／解説 敵対的サンプルはバグではなく人間には知覚できない高度な特徴(1/5)
１．敵対的サンプルはバグではなく人間には知覚できない高度な特徴(1/5)まとめ ・敵対的サンプルを使ってトレーニングしたモデルが敵対的でないデータを扱う事が出来る事が判明 ・堅牢なデータセットを使ってトレーニングしたモデルが自明でない特徴を...
machine learning
入門／解説 学習手法 強化学習を使って量子計算を改善(2/2)
１．強化学習を使って量子計算を改善(2/2)まとめ ・次のステップとして量子制御コスト関数をオンポリシーRLを使って最適化した ・オンポリシーRLとオフポリシーRLの違いは制御ポリシーが制御コストとは独立して表されること ・新しいフレームワ...
モデル 強化学習を使って量子計算を改善(1/2)
１．強化学習を使って量子計算を改善(1/2)まとめ ・量子コンピュータの構成要素である量子ビットは周囲の微量なエネルギーの影響を受ける ・更には制御用ツールによってもたらされる干渉などの影響も受けて誤差が拡大してしまう ・強化学習を使用して...
ビッグデータ PAWS：自然言語の言い換えの理解を促進する新しいデータセット(1/3)
１．PAWS：自然言語の言い換えの理解を促進する新しいデータセット(1/3)まとめ ・語順が変わっても意味が変わらないフレーズを言い換えペア、意味が変わるペアを非言い換えペアと言う ・言い換えペアと非言い換えペアの識別は最先端のモデルでも苦...
入門／解説 機械学習を使った洪水予測の仕組み(3/3)
１．機械学習を使った洪水予測の仕組み(3/3)まとめ ・過去の水位測定値を過去の浸水と相関させ水理モデルの修正箇所を特定できるようにした ・水文モデルに関するいくつかの基礎研究にも取り組んでおりマルチタスクラーニングを適用 ・従来モデルより...
入門／解説 機械学習を使った洪水予測の仕組み(2/3)
１．機械学習を使った洪水予測の仕組み(2/3)まとめ ・標準的な光学画像に基づいて1m単位で標高データを作成する手法を開発 ・水量と標高マップで水理モデル開発が開始できたが三乗で増える計算量が問題になった ・TPU上での実行用にモデルを最適...
インフラ 機械学習を使った洪水予測の仕組み(1/3)
１．機械学習を使った洪水予測の仕組み(1/3)まとめ ・AIの力でより良い社会の実現を目指すGoogleの会社方針の一環として、洪水予測に取り組んでいる ・まずは様々な河川条件をシミュレートする水理モデルの3D視覚化を行った ・次にリアルタ...
モデル Ihmehimmeli：スパイキングニューラルネットワークにおける時間的符号化(2/3)
１．Ihmehimmeli：スパイキングニューラルネットワークにおける時間的符号化(2/3)まとめ ・学習は従来の人工ニューラルネットワークと同様で逆伝播を使用して行われる ・スパイクネットワークはMNISTで97.96％の精度を達成し、こ...
その他の調査 長文を読みあげる合成音声の品質を評価する(2/2)
１．長文を読みあげる合成音声の品質を評価する(2/2)まとめ ・複数の文が含まれる長文を評価する事は人間の音声を評価対象にしても評価がぶれる ・長文を読みあげる合成音声の評価は簡単ではなく、人間の行動真理などが関係している可能性がある ・段...
入門／解説 2019 Google PhDフェローシップサミットのハイライト
１．2019 Google PhDフェローシップサミットのハイライトまとめ ・ 2018 Google PhD Fellowship Summitがマウンテンビューで開催 ・PhDフェローシッププログラムの受賞者はGoogleから様々なバッ...
入門／解説 気候変動に対してAIは何が出来るのか？(5/4)
１．気候変動に対してAIは何が出来るのか？(5/4)まとめ ・貴方のスキルがどのように役立つかを特定する事 ・共同作業者を見つけ意見を聞き、作業が望ましい影響を与えるように考案 ・インパクトを実現できる場所に作業を展開 ２．気候変動に対して...
その他 気候変動に対してAIは何が出来るのか？(4/4)
１．気候変動に対してAIは何が出来るのか？(4/4)まとめ ・機械学習にできる作業の多くは測定や警報に関連している作業 ・機械学習は可能性を示したり物事を安価にする事で意思決定を支援可能 ・しかし集団として気候変動に立ち向かう最終的な意思決...