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...
neural network
モデル 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...
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(1/2)
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(1/2)まとめ ・人間は世界を時間軸を加えた4次元で体感しているが自律走行車やロボットには不可能 ・センサーで取得した奥行情報と画像を時間的に並んだデータとして組み合わせ...
ロボット BC-Z:ロボットは完全に新しい作業を指示に従って実行できるようになれるのか？(1/2)
１．BC-Z:ロボットは完全に新しい作業を指示に従って実行できるようになれるのか？(1/2)まとめ ・既存のロボット工学は新しい対象やタスク、目標に汎化できるようにする研究が多い ・指示を元に全く新しいタスクをロボットが実行できるようになる...
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(2/3)
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(2/3)まとめ ・ルールベースの目標を用いた学習ではパラメータに対して目標が微分可能な事が必要 ・入力特徴量に小さなランダムノイズを加える事で非微分的制約に対応可能な...
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(1/3)
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(1/3)まとめ ・ニューラルネットワークはデータから物理法則等を学習できるが誤差が大きい ・エネルギー保存の法則など、ルールを直接学習できると効率が向上するはず ・D...
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(1/2)
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(1/2)まとめ ・ニューラルネットワークが何に着目して画像を分類しているか特定する事は困難 ・従来手法は注目している場所や全体的な特徴はわかるが特徴が分離できていない ・St...
学習手法 GSPMD：ニューラルネットワークの規模拡大を可能にする汎用的な並列化手法(2/2)
１．GSPMD：ニューラルネットワークの規模拡大を可能にする汎用的な並列化手法(2/2)まとめ ・GSPMDが使用するメモリはピークメモリ使用量に影響を与えない ・GSPMDはユーザーがモデルの異なる部分でモードを便利に切り替え可能 ・GS...
学習手法 GSPMD：ニューラルネットワークの規模拡大を可能にする汎用的な並列化手法(1/2)
１．GSPMD：ニューラルネットワークの規模拡大を可能にする汎用的な並列化手法(1/2)まとめ ・機械学習アプリケーションではネットワーク規模の拡大が重要であることが判明している ・既存の並列化アルゴリズムは実現が大変だったり実装にも汎用性...
ロボット Implicit BC：ロボットが優柔不断な行動を学習しないようにする(2/2)
１．Implicit BC：ロボットが優柔不断な行動を学習しないようにする(2/2)まとめ ・教師あり学習による行動クローニングはロボットが人間から学習する最も簡単な方法の一つ ・行動クローニングを行う際には暗黙的なポリシーでより複雑で正確...
学習手法 視覚を聴覚で補うような脳の感覚置換能力を実現する強化学習(2/2)
１．視覚を聴覚で補うような脳の感覚置換能力を実現する強化学習(2/2)まとめ ・順列不変のニューラルネットワークは、未定義で変化する観測空間を扱うことが可能 ・冗長な情報やノイズの多い情報を含む観測結果や破損した不完全な観測結果に対しても堅...
学習手法 視覚を聴覚で補うような脳の感覚置換能力を実現する強化学習(1/2)
１．視覚を聴覚で補うような脳の感覚置換能力を実現する強化学習(1/2)まとめ ・人間は触覚を使って視覚を補う等の驚くべき感覚置換能力を持つが人工知能はこれを持たない ・強化学習は入力データサイズが固定されている事や各要素が意味を持つ事を想定...