- 2021.01.28
- 自然言語処理,
Googleがオープンドメインの構造化自然言語データセットを公開しました！
はじめに Googleからオープンドメインな自然言語処理用の構造化されたデータセットToTToが発表されましたので、ご紹介します。 GoogleAIblog ToTTo: A Controlled […]
レポート
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学習レポートや勉強会レポートを掲載しています。
- 2021.01.26
- Docker,
Docker入門⑤ －Docker Compose ハンズオン－
Docker入門特集 Docker入門① －Dockerコンテナ ハンズオン－ Docker入門② －Dockerイメージ ハンズオン－ Docker入門③ －Docker Hub ハンズオン－ Do […]
豪モナシュ大学による光マイクロコムを利用したAIに応用できる最速の計算能力をもつ光プロセッサーを紹介！
はじめに オーストラリアのモナシュ大学が、世界最速かつ人工知能に対して強力に働く光ニューロモーフィックプロセッサーを実証しました。 モナシュ大学公式記事 Swinburne-led research […]
米ジョージタウンの研究チームが提案する人間の脳神経を模倣した効率的画像処理モデルを紹介！
はじめに 人間の視覚学習を研究している米MITやジョージタウンの共同神経学研究チームが、より高速に新しい視覚概念を学習させる方法を人間の知性に基づいて提案しました。 ジョージタウン大学公式記事 Tw […]
独ミュンスター大学による光プロセッサーを用いた高性能なAIを紹介！
はじめに 独ミュンスター大学が、一般的に「光コンピュータ photonic processors」と呼ばれる光を利用したデータ処理が一般的な電子集積回路では難しいより高速かつ並行して情報を処理できる […]
- 2021.01.14
- 学術研究,
プログラミングに求められるのは、言語でも数学でもなく総合的な能力であることをMITが報告！
はじめに MITがコードを読むことと、（自然）言語を読むことはべつの脳機能を利用していることを発見しました。 MIT公式記事（2020/12/15） To the brain, reading co […]
Facebookチームが開発した画像分類にTransformerを利用した効率モデルDeiTを紹介！
はじめに FacebookのAIリサーチチームから、画像処理にTransformerを利用して効率化を目指した新たなモデル「Data-efficient image Transformers (De […]
自然言語と画像を結びつけて高い汎化性能を実現したOpenAIのCLIPを紹介！
はじめに OpenAIが新たに画像処理モデルとしてCLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）を発表しました。従来よりも汎用性能が高いことが特徴で、今後 […]
言語から高精度で多様な画像を生成する驚異的なモデルDALL・Eを紹介！
はじめに OpenAIが新たに文章から画像を生成するモデルDALL·Eを発表しました。 これまでOpenAIは、普段の言語によって多様なテキストを生成することが可能であるGPT-3や、高い精度で画 […]
Facebookによる不完全情報ゲームに初めて対応したモデル『ReBeL』を紹介！
はじめに Facebookの研究チームが汎用性のある強化学習＋探索モデルとして新たにReBeLを発表しました。これまで完全情報ゲーム（囲碁やチェス、将棋など）では、AlphaZeroに代表される強化 […]
- 2021.01.05
- 学術研究,
ヘルシンキ大学による生態系に関する新たなモデルをAIで見つける手法を紹介！
はじめに ヘルシンキ大学がAIを用いて、生態系に関する新たなモデルを見つける手法としての記号回帰の有用性を提起する論文を発表しました。今後、生態学とAIの協同による新しい発見が期待されています。 ヘ […]
デューク大学によるNeural Networkを説明可能にするConcept Whiteningを紹介！
はじめに ディープラーニングを用いたモデルは画像分類や音声認識などさまざまなタスクで高い精度を達成し、現在実際に現場で利用されています。しかし、その一方でディープラーニングがなぜそれだけ高い精度を出 […]
大規模言語モデルが個人情報を流出する危険性があることをGoogleが報告
はじめに Googleを中心とする研究チームがGPT-2の出力から個人情報を引き出すことが可能であることを突き止めました。これは最先端の大規模言語モデルに対する現実的な脅威として、重要な研究項目であ […]
- 2020.12.30
- 学術研究, 機械学習・AutoML,
Facebook主催のHateful Memes Challengeの概要と結果を解説！
はじめに Facebookが2020年5月から行っていた文字や写真など表現媒体が複合的なヘイト発言を検出するためのアルゴリズムを競う「Hateful Memes Challenge」の上位入賞者が発 […]
ワシントン大学などによるCNNを利用した新しい効率的な天気予測モデルを紹介！
はじめに 現在の気象予測は、天候に関係する多くの物理法則をもとにした複雑な方程式を解くことで得られた結果をもとに行われています。そのため、計算コストが大変大きく、精度を上げようとすると、予報として意 […]
- 2020.12.24
- 学術研究,
IBMによる４ビットのみで精度を維持した深層学習モデルを紹介！
今年度のNeurIPSで発表されたIBMの必要なビット数を抑えることで、より高速かつエネルギー消費を抑える方法に関する論文をご紹介します。 論文 Ultra-Low Precision 4-bit […]
- 2020.12.22
- 学術研究,
米・MITによるニューラルネットワークベースのAIによる決定の不確実性を迅速に測定する方法を紹介！
はじめに 米・MITの研究チームがニューラルネットワークベースのAIを利用した意思決定の不確実性（AIが導き出した答えの信頼度）を迅速に推定する方法を提案しました。 大学公式HP（2020/11/2 […]
- 2020.12.20
- Docker,
Docker入門④ －Docker Compose 概要－
これまでDockerの管理については複数回に渡り紹介した（以下の入門特集記事を参照のこと）。Docker fileを作成し1つのコンテナで起動する簡単なアプリケーションなどを作成したり、Docker […]
- 2020.12.18
- 学術研究, 機械学習・AutoML,
NeurIPS2020の３本のベストペーパーを紹介！
はじめに NeurIPS2020のベストペーパーについて、概要と委員会による評価をご紹介します。 Best Paper 今年度のNeurIPSのベストペーパーは以下の三本の論文になります。 ●Pol […]
- 2020.12.16
- 学術研究,
2020年度のNeurIPSについて解説！
はじめに 今月、NeurIPSの2020年度の発表が行われ、あわせてベストペーパーも発表されました。NeurIPSについての説明と、今年度の内容について紹介します。 NeurIPSのHP https […]