グラフデータを機械学習で扱いやすくするための革新(3/3)
１．グラフデータを機械学習で扱いやすくするための革新(3/3)まとめ ・グラフのembedding手法は有用であるが手動で設定しなければならない多数のハイパーパラメータを持つ ・第二の論文で紹介している「Watch Your Step」はハイパーパラメータを自動で調整する新手法 ・「Watch Your Step」はニューラルアーキテクチャ探索は使っていないがAutoMLファミリーと見なせる ２． […]
nips
1/4ページ
グラフデータを機械学習で扱いやすくするための革新(2/3)
- 2019.06.28
- nips
１．グラフデータを機械学習で扱いやすくするための革新(2/3)まとめ ・従来のほとんどの手法は各ノードに対して単一のembeddingが学習されなければならないと仮定している ・現実のネットワークは複数の重複するコミュニティと複数の役割が同時に存在している ・自我ネットワーク分析に基づいた直近の革新を用いて重複問題を解決するSplitter embeddingを開発 ２．Splitter embe […]
グラフデータを機械学習で扱いやすくするための革新(1/3)
１．グラフデータを機械学習で扱いやすくするための革新(1/3)まとめ ・グラフはノード(頂点)とエッジ(辺)で構成され概念間の関係を表す事が出来る ・しかしグラフは離散的データであり機械学習が好む連続的データではない ・グラフを機械学習で良く使われるベクトルデータに変換する方法が必要となる ２．グラフデータを機械学習で扱うために必要な事 以下、ai.googleblog.comより「Innovat […]
Weak Supervision:機械学習のための新しいプログラミングパラダイム(1/4)
１．Weak Supervision:機械学習のための新しいプログラミングパラダイム(1/4)まとめ ・weak supervisionとは、SMEからもたらされる高レベル情報、またはノイズの多い情報を活用する事 ・過去の同様な手法にはActive LearningやSemi-supervised Learning、Transfer Learningがある ・しかし、過去の手法はラベル付け作業を無 […]
RNN-T:全てをニューラルネットワークで実装したオンデバイス音声認識の実現(2/2)
１．RNN-T:全てをニューラルネットワークで実装したオンデバイス音声認識の実現(2/2)まとめ ・RNN-Tモデルは従来モデルに比べて1/5のサイズ圧縮に成功 ・更にTensorFlow Liteのモデル最適化ツールキットで1/4にサイズを圧縮 ・最終的に1/4のサイズと4倍の速度を達成しモデルサイズも80MBに ２．オンデバイスで音声認識するための工夫 以下、ai.googleblog.com […]