モデル AutoFlip：機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(3/3)
１．AutoFlip：機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(3/3)まとめ ・なるべく全ての顔を画面に収めるモードと全ての顔を必ず画面に収めるモードの２つのモードを提供 ・今後の研究としてはテキストやロゴを新しいアスペクト比によりよ...
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モデル モデル AutoFlip：機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(2/3)
１．AutoFlip：機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(2/3)まとめ ・AutoFlipはシーン全体を観てどこの部分に焦点を当てるべきかを判断するためシーンをバッファする ・次にディープラーニングベースの物体検出モデルを使用し...
画像生成 AutoFlip：機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(1/3)
１．AutoFlip：機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(1/3)まとめ ・テレビやデスクトップパソコン用のビデオはアスペクト比が違うのでモバイルデバイスでの再生に不適 ・従来のアスペクト比を修正する手法は固定箇所を切り抜くため重...
入門／解説 TyDi QA：多言語対応した質問回答ベンチマーク(2/2)
１．TyDi QA：多言語対応した質問回答ベンチマーク(2/2)まとめ ・自然なデータセットを構築するために答えをまだ知らない人に質問文を作ってもらった ・その結果、質問文と回答文に共通な単語が少なくなり、同じ意味が異なって表現される事例も...
ロボット Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(7/8)
１．Google Research：2019年の振り返りと2020年以降に向けて(7/8)まとめ ・機械学習をロボットの制御に応用するために特に強化学習を使った研究が行われた ・世界モデルの学習やポリシーにランダム性を取り込む事、オープンソ...
入門／解説 RecSim:推薦システムに強化学習を使うためのシミュレーションプラットフォーム(1/3)
１．RecSim:推薦システムに強化学習を使うためのシミュレーションプラットフォーム(1/3)まとめ ・ユーザーニーズに最適に対応するためにユーザーと対話を行う推薦システム、CIRが有望視されている ・しかし、CIRはユーザと対話するアルゴ...
学習手法 ROBEL:3Dプリンタで作成可能な強化学習用ロボット(3/3)
１．ROBEL:3Dプリンタで作成可能な強化学習用ロボット(3/3)まとめ ・ROBELは剛い物体も柔らかい物体も扱う事が出来、予期せぬ妨害や障害に関しても対応可能 ・複数のD'Clawが経験を共有することで、タスクをまとめてより速く学習す...
ロボット ROBEL:3Dプリンタで作成可能な強化学習用ロボット(1/3)
１．ROBEL:3Dプリンタで作成可能な強化学習用ロボット(1/3)まとめ ・シミュレーション環境でロボットを強化学習させると微妙な誤差や遅延により現実世界への展開が困難 ・しかし、物理的なロボットは高価で工業用途向けに作られているために強...
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...
入門／解説 ハエの脳を自動でインタラクティブな3D画像に再構成する試み(2/2)
１．ハエの脳を自動でインタラクティブな3D画像に再構成する試み(2/2)まとめ ・NeuroglancerはWebGLをサポートするためWebブラウザを使って誰でも自由に操作できる ・ペタバイト規模のスケールを持つ3D情報の表示が可能であり...
ヘルスケア Lydian Accelerator:一人一人の症例に合わせた遺伝的治療を推進する試み
１．Lydian Accelerator:一人一人の症例に合わせた遺伝的治療を推進する試みまとめ ・遺伝子異常は個々の異常部分や症例が異なっていても根本原因は同じで世界中に沢山の患者がいる ・現在はASOと言う画期的な治療があり、それを用い...
学習手法 Evolved Transformer:AutoMLにより進化したTransformer(2/2)
１．Evolved Transformer:AutoMLにより進化したTransformer(2/2)まとめ ・Evolved Transformerがオリジナルと比較してパフォーマンスが最も向上するのは小さいパラメータサイズ ・Evolv...