representation learning

学習手法

PI-ARS:視覚移動タスクに進化型の学習を採用して高速移動を実現(1/2)

1.PI-ARS:視覚移動タスクに進化型の学習を採用して高速移動を実現(1/2)まとめ ・進化戦略は自然界の仕組みに発想を得た最適化技術で強化学習に勝る点もある ・しかし高次元の感覚入力を必要とする問題への適用が困難な事が弱点であった ・P...
アプリケーション

HOD:あなたの医用画像分類器は、何を知らないかを知っていますか?(2/2)

1.HOD:あなたの医用画像分類器は、何を知らないかを知っていますか?(2/2)まとめ ・医療用MLモデルは誤診を避けるため特定の症例を知らないという事実を識別できる事が重要 ・そのため分類できないOODデータを検出することは、安全性を向上...
アプリケーション

FRILL:TensorFlow-Liteを使用したオンデバイスで動作可能な音声特徴表現(1/2)

1.FRILL:TensorFlow-Liteを使用したオンデバイスで動作可能な音声特徴表現(1/2)まとめ ・昨年、音声の特徴表現を比較するベンチマークと新しい音声特徴表現モデルTRILLを公開 ・TRILLは有用だが単純な音声特徴を処理...
モデル

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...
モデル

Grasp2Vec:物体を掴む事により認知能力を高める自己監視型強化学習(2/2)

1.Grasp2Vec:物体を掴む事により認知能力を高める自己監視型強化学習(2/2)まとめ ・Grasp2Vecは物体をベクトル表現する事で物体同士のベクトル演算を可能にする ・これによりGrasp2Vecは物体同士の類似性や指定物体の場...