Akira's ML news & 論文解説

※有料設定してますが投げ銭用です。無料で全て読めます。機械学習系の情報を週刊で投稿するAkira's ML newsの他に、その中で特に重要だと思うものを月毎にまとめたものと、… もっと読む

機械学習論文の一言解説、技術的な記事、機械学習の社会実装例などの情報を週刊で発行しているAkira… もっと詳しく

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Akira's ML news summary #September 2020

※有料設定してますが、投げ銭用なので全部無料でみれます。 2020年9月に投稿された論文や記事で特に面白かったものを紹介します。内容 1. 論文, 2.技術的な記事等, 3. 機械学習の活用/社会実装, 4. その他話題 --------------------------------------------------------------------- 論文人物をビデオから消すFlow-edge Guided Video Completion https:/

Akira's ML news #Week 39, 2020

※有料設定してますが、投げ銭用なので全部無料でみれます 2020年第39週(9/20~)に私が読んだ論文や記事で特に面白かったものを紹介します。※なるべく新しいものを紹介していますが、論文投稿日はこの週のものとは限りません。内容 1. 論文, 2.技術的な記事等, 3. 機械学習の活用/社会実装, 4. その他話題論文 Wavelet変換を用いてBigGANを小さくする。not-so-BigGAN: Generating High-Fidelity Images o

1枚しかラベルデータがなくても学習できるFixMatch

※有料設定してますが、投げ銭用なので全部無料でみれます。この論文は2020/1/21に投稿された半教師あり学習手法FixMatch[1]に関する解説です。この論文を短くまとめると下記のようになります。ラベルなし画像に弱い変換を与えた画像のone-hot擬似ラベルと強い変換を与えた画像の予測ラベルにクロスエントロピーをかける半教師あり学習手法FixMatchを提案。ラベルありデータがかなり少量でも学習可能で、1データしかなくてもある程度精度が出る。半教師あり学

超巨大高性能モデルGPT-3の到達点とその限界

この記事についてこの記事ではGPT-3[1]の解説をします。内容のサマリは以下の通りです。 GPT-3の前身であるGPT-2では、巨大なデータセット＋巨大なネットワークで言語モデルを構築し、各タスクで学習させなくても良い結果が得られた。 GPT-3では、さらに巨大なデータセット＋さらに巨大なネットワークで言語モデルを構築し、数十のサンプルを見せると凄く良い結果が得られた一方、様々なタスクに言語モデルのスケールアップのみで対応することへの限界が見えてきた。人種、性別、宗教など

宝くじ仮説のwinning Ticket使わずに疎な高精度ネットワークを高速学習するRigging the Lottery

この記事についてこの記事では、『一部の素晴らしい初期値をもつ部分(winning ticket)がネットワークを支配している』という宝くじ仮説(Lottery Ticket Hypothesis)[1]を軽く説明したあと、初期値ガチャで”winning ticket”を引かなくても全ての初期値を”winning ticket”に以上にすることができるRigging the Lottery[3] を説明します。 ※ 有料設定していますが、投げ銭用の設定なので、無料で全て見える

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Akira's ML news #Week 37, 2020

2020年第37週(9月第2週)に私が読んだ論文や記事で特に面白かったものを紹介します。※なるべく新しいものを紹介していますが、論文投稿日はこの週のものとは限りません。内容 1. 論文, 2.技術的な記事等, 3. 機械学習の活用例論文 Flow-edge Guided Video Completion https://arxiv.org/abs/2009.01835 Flowを用いたビデオの欠損補完の研究。ポイントは①欠損部エッジ検出して繋げる(補完する)こ

Akira's ML news #Week 38, 2020

※有料設定してますが、投げ銭用なので全部無料でみれます。 2020年第37週(9/13~)に私が読んだ論文や記事で特に面白かったものを紹介します。※なるべく新しいものを紹介していますが、論文投稿日はこの週のものとは限りません。内容 1. 論文, 2.技術的な記事等, 3. 機械学習の活用/社会実装, 4. その他話題 1. 論文脳の中をGPTを使って見てみるBrain2Word: Decoding Brain Activity for Language