AI技術最新情報メディア | AI-SCHOLAR
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音声データから声の持ち主の顔画像を生成(予想)する研究
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ReLU、Swishよりも高い性能を示す新たな活性化関数Mishについて解説！論文中ではあらゆるモデルとデータで他を圧倒しています。記事内で実装も紹介しているので、その性能のすごさを見てみてください！
@omiita_atiimo
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任意のデータに対して、説明出来る関数を見つけ出す問題は、人間にとっても非常に困難で、一般的な解決法は未だありません。
この研究では、ファインマン物理学の１００方程式を、機械学習で発見する事に取り組みます。
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実は、広く用いられている活性化関数ReLUが敵対的学習を阻害していることが明らかになりました。
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衝撃です！！！Detectionに革命が起きる！！！
DETR = DEtection TRansformer、物体検出に新しいパラダイムが登場、その論文の数式や実験の意味を徹底的にわかりやすく解説しました!
公開済みコードや周辺論文・記事の情報も盛りだくさん、DETRを使い倒すお供に是非どうぞ!
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GANの発展の歴史を振り返る！アルゴリズムの観点から見るGANの包括的なサーベイ論文の紹介！
GANは画像生成だけでなく、自然言語処理や音声処理など様々なタスクに応用されている重要なアルゴリズムです。この記事で様々なGANを知っていただければ幸いです。
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教師あり学習の精度を超えた！？相互情報量を最大化する枠組みでの教師なし学習を紹介します。この学習で得た特徴量を用いて半教師あり学習を行ったところ、教師あり学習の精度を超え、さらに教師なし学習での大きな問題点を解決した論文となっています。
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訓練データに存在しない画像の生成！？その名も"外挿"！
画像を小さく分割したパッチごとの生成により"外挿"、"State of the Art"、"計算量削減"を達成したCOCO-GAN堂々の登場！！
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時系列機械学習モデルの作成を容易化、安定化するライブラリが立て続けに2件発表されました。ぜひ試してみてください。
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パラメータ数を激減させる新しい畳み込み「MixConv」について解説しました！MixConvを使ったモデルMixNetも公開されており簡単に使用できます(記事にリンクを貼りました)。仕組みもとても単純なので理解した上で使ってみてください！
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最適なData Augmentationを自動で選択して精度を向上してくれる新しい手法「RandAugment」について解説しました！実装も"2行"程度ででき、簡単なので使ってみてはいかがでしょうか！（実装へのリンクも記事に記載しています）
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最近のディープニューラルネットワークによる機械学習では古典論を覆すような知見が得られて来ています。
Deep Double Decentもその一つ。
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タスクをベクトル化するTASK2VECの提案。これにより転移学習をする際、どの学習済みモデルを使えば良い精度を出せるか予測出来るようになった。
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単一RGB画像から6次元物体検出を行う研究
6Dのラベル付き教師データなしに、6次元物体検出を高速に行うことが可能に
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時系列特徴量Shapeletsを知っていますか？Shapeletsは時系列解析では、有効な特徴量ですが、抽出が困難です。今回の記事では、進化計算を使ったShapeletsの効率的な抽出方法について解説します。
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大規模な応用が続くTransformer、計算コストを大幅に下げ、再定義した"Reformer"の登場！具体例と改善のポイント、解説をふんだんに盛り込んで執筆された記事です。
なぜ、大規模なのか？計算って具体的には？
とにかくわかりやすい！！
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機械学習で脳波の状態からてんかん発作を検出するという論文。
脳波を時系列データとして数理的に扱うのではなく、画面に出力されるような画像に変換し機械学習させたとのこと。
検査精度は74%で、既存手法（20%〜30)を大きく上回りました。
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画像認識に必要不可欠なData Augmentationについて基本から応用までまとめました！今回は基本編です。全ての手法に例も一緒に載せているので、理解しやすいと思います。精度向上のためにぜひお読みください！
@omiita_atiimo
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ズーム間の動きと時間的な関係の両方を考慮しフレーム間の動きを一致させるGANを使った超解像ビデオ生成
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【交通×ディープラーニング 。信号機にDQNを用いて、交通渋滞を改善させる】
つい2,3日ほど前にAAAI 2019でも紹介されてた交通×ディープラーニングの論文。研究の中でも注目を集めている分野で面白い。
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時系列データの分析、モデル化には多くのアプローチがあり、今回紹介する「時系列連鎖(Time Series Chain: TSC))」は、それらの中でも比較的新しい手法です。
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いよいよ多変量時系列異状検知にもTransformerが現れました。
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機械学習を自動化する技術、AutoMLの最新論文！
・たった1行のコードで学習
・データの加工は必要なし
・しかも早くて高精度
そんな夢のような技術を提案しています！
これまでとは違う切り口でAutoMLに挑戦していることにも注目です。
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「時系列予測に深層学習モデルが本当に必要なのか？」を調査！
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DeepMindからAlphaZeroの進化版「MuZero」が発表されました。
MuZeroはゲームのルールを自ら学習しながら、囲碁・チェス・将棋、そしてAtariでも従来の最強モデルに勝利しました。
本記事ではその強さの秘密に迫ります。
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とうとう医用画像セグメンテーションにもTransformerが登場！Transformerが画像全体の情報を学習できる性質を利用して､多臓器セグメンテーションを実施｡既存の手法を上回る結果となりました｡
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深層学習の識別能力は非常に高いですが、その複雑な計算はブラックボックスであり、AIがなぜそのように判断したのか説明が難しいものでした。この論文では、ニューラルネットワークを決定木に変換することでモデルの性能と解釈性のトレードオフを解消しています。
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正則化手法って色々あるけど結局どれ使えば良いのかよくわからないですね、、つい最近、損失関数/入力空間/タスク/モデルに依存しない、新しい正則化手法が提案されています！実装も非常に簡単なので、ぜひ使ってみてはいかがでしょうか？
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NVIDIAの最新論文
イメージから学習していない新しいイメージを連想させる教師なし画像変換方法を発表
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画像認識の新たなSoTA「Noisy Student」について解説！これからの主流になりうる「Self training」でImageNetにおいてSoTA。原理は簡潔で実装もある(記事内)のでぜひご一読ください！
@omiita_atiimo
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NVIDIA、スケッチから本物のような風景画像をリアルタイムで変換できるGauGANを発表
線を引くだけで滝を生みだしたり、色を塗るだけで雪景色に変換可能
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“流体力学”のアイデアを元に精密な質量推定を行うモデルの提案
固定されたカメラからの画像の変化を元に、流体力学の解析手法を用いて農作物の質量を99%の精度で推定
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ついに音声認識業界にもTransformerの波がやってきた！？自然言語処理などコンテキスト理解に強いTransformerと局所的な理解に強いCNNを組み合わせた，GoogleによるConformerが圧倒的高精度を達成！！
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【新着記事🧠】
Transformerの次世代モデル「Reformer」をご存じですか？👀
計算時間とメモリの課題を克服した、注目のモデルです。
仕組みや実験結果について、本記事で分かりやすく解説します！👨💻
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【敵対的学習に関する有用論文🔥】
研究により、活性化関数ReLUの非平滑な性質が敵対的学習を阻害していると明らかに。
ReLUを滑らかな関数に置き換えた「Smooth Adversarial Training(SAT)」を使えば、計算量や精度を変えずにロバスト性を向上できることも判明しました。📈
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【読まれています📚】
時系列予測の領域で、深層学習モデルに���る性能向上が急速に進んでいます。
では、古典的な機械学習モデルはもう不要でしょうか？
本記事では、時系列データを使って比較実験に取り組んだ論文を題材に「機械学習モデルが持つ可能性」を解説します。
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【読まれています】
時系列予測の領域で、深層学習モデルによる性能向上が急速に進んでいます。
では、古典的な機械学習モデルはもう不要でしょうか？
本記事では、時系列データを使って比較実験に取り組んだ論文を題材に「機械学習モデルが持つ可能性」を解説します。
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自然言語処理×強化学習の動向のサーベイ記事を公開しました！自然言語を使ったロボットの行動のアシストなど、今後注目されていく分野です
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GANの応用を幅広く調査したサーベイ論文の紹介！
GANは非常に多くの分野で使用されており、それらを知ることは非常に重要です。また、GANの生成する画像の品質を評価する指標についても紹介していますので、是非ご覧下さい。
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わかる方や関係者だけにしっかりと伝わって欲しいです。
画像処理の例題として使用されるレナさんの画像ですが、本人は引退し、もうその画像を使用しないで欲しいと話しています。
取り急ぎ、AI-SCHOLAR内で使用されていたレナさんの画像を消しました。
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【新着記事】
メモリ容量が限られるデバイス上で、LLMの推論を実行する方法が提案されました。
Apple社の研究者による論文です🔍
実験では、提案手法が、CPUでは約5倍、GPUでは約25倍の高速化を達成。
LLMの民主化に関心のある方におすすめ👨💻
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【アルツハイマー病の診断を予測する深層学習モデル。６年早く予測】
PET検査の脳画像で学習したAIが
98%の確率でその兆候を特定できました。医師が診断するより6年早く発見することが可能だそうです。
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BigGANを超えた！DeepMind、史上最強の非GANジェネレータVQ-VAE-2を提案、
BigGANにも勝てる品質と生成画像の多様性。
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【読まれています📰】
グラフ（GNN）のすごさを見逃していませんか？👀
グラフの表現力は進化しており、深層学習との融合も進んでいます。
本記事では、グラフの可能性を分かりやすく解説するので、GNNに関心を持っている方は必見です。🔥
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木構造をLSTMで扱えるようにした論文。ICLR2019のBest Paper Award
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【読まれています🔥】
Transformerの次世代モデル「Reformer」をご存じですか？
計算時間とメモリの課題を克服した、注目のモデルです💡
仕組みや実験結果について、本記事で分かりやすく解説します！👨💻
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物理モデルシミュレーションが収束しないで困っている方、このレビュー論文一度読んでみてください。機械学習と科学知見の統合です。幅広いアプリケーションと数多くの手法を概観してみましょう。
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【読まれています🔥】
グラフ（GNN）のすごさを見逃していませんか？👀
グラフニューラルネットワークの表現力は進化しており、幅広い領域での応用が進んでいます。
本記事では、グラフの可能性を分かりやすく解説！
機械学習やAIに関心のある方におすすめです👨💻
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【最新論文を解説✏️】
LLMによって生成されたテキストを識別する方法が提案されました。
汎用性が高く、あらゆるLLMに適用可能です。
I Know You Did Not Write That! A Sampling Based Watermarking Method for Identifying Machine Generated Text
written by Kaan Efe Keleş, Ömer Kaan Gürbüz,
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BERTのような事前学習済みモデルに攻撃を仕掛けることで、ファインチューニングした後のモデルの予測さえもコントロールできることを示した研究を紹介しています。事前学習済みモデルにはセキュリティ上の懸念があることを示した重要な研究ですので、是非読んでみて下さい！
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画像イメージと文字を合成するGAN
芸術的要素か読みやすさの要素の度合いで、双方向的に手動で調整することが可能
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ChatGPTなどのLLMは、大規模化により思考の連鎖を理解し、人間らしい回答を生成できるようになりました。本記事では、言語モデルの能力を拡張するTree of Thoughts (ToT)のフレームワークを紹介し、問題解決力UPの背景を明らかにします。
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【読まれています📒】
CNNの判断根拠を説明する新しい手法「Group-CAM」はご存じですか？
Grad-CAMの性能を上回る、期待の手法���す。💡
本記事では、Group-CAMの性能に焦点を当てた論文を解説します！
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【注目論文👀】
CNNを遺伝的アルゴリズム(GA)で最適化！
CNNを進化させるべく、計算効率の良いGAが開発されました。
検証の結果、従来は数日かかっていた最適化を、1日以内に圧縮することに成功！
遺伝的アルゴリズムの応用例を知りたい方におすすめです👨💻
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【物体検出の最新研究🔥】
基盤モデル「InternImage」を紹介します👨💻
CNNベースでありながら、ViT相当の精度を誇り、CNNが再注目される契機となりました。
本記事では、CNNとViTを比較した論文を題材に、違いや効果を解説！
画像認識に関心のある方におすすめです💡
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学習していないクラスの画像を生成可能！？
GANにメトリックラーニングの枠組みを導入するという新しい発想で"学習していないクラスの画像を生成可能"、"生成画像品質の向上"、"生成データはデータ水増しとして有効"の3つの貢献を生み出した"""OpenGAN"""登場！
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【読まれています👀】
10億トークンまでのテキストを処理できるモデル「LongNet」が発表されました！📜
GPT-4の約25万倍のトークンを処理できる理由とは?
本記事で詳しく解説するので「Transformerの計算量の削減」に関心のある方は必読です🔥
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【最新論文を解説✏️】
LLMのハルシネーションを抑制するフレームワークが提案されました。
ユーザーの質問に対して、多段階で情報を取得させることで、信頼性の高い応答を取得可能です。
Minimizing Factual Inconsistency and Hallucination in Large Language Models
written by Muneeswaran I,
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VAEによる教師なし物体検出とVAEによる背景分離により、画像の前景背景を完全教師なしで分離可能な「SPACE」が登場！下流タスクにも有効たりえる可能性がある表現学習の最新手法であり、今後の道標となる論文か！？
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3Dポーズ推定の新しい論文。単一RGB画像から、中間表現なしにEnd-to-Endで姿勢と形状を推定
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あのHinton氏も共著の、自己教師あり学習の画像認識SoTAモデルSimCLRを解説！
ImageNetのわずか1%ラベルで85.8%Top-5精度を記録した注目のモデルです。公式による実装も紹介しています！
@omiita_atiimo
こちらが今回の解説ライターさまです。
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【Lambda Networks】Attentionを用いない新しいラムダネットワークがICLR2021で提案され，計算効率と精度の両面においてAttentionやConvolutionモデルを凌駕しました．シンプルに実装できるので必見です！
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【読まれています📈】
Transformerの次世代モデル「Reformer」をご存じですか？
計算時間とメモリの課題を克服した、注目のモデルです💡
仕組みや実験結果について、本記事で分かりやすく解説！👨💻
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FID算出において、ライブラリに実装のミスが判明しました。結論的にはpytorchのみ実装では下駄を履いていることがわかりました！
ぜひ、画像系の研究者は必ず知っておくべきことなのでご覧いただければと思います。
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混合正規分布を用いたKL-divergence��よる損失関数。新たなVAE「AF-VAE」を導入した、リアルな表情生成モデル登場
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深層学習の次のトレンドになるかもしれません。表現自由度の高いグラフ構造についてのニューラルネットワークを俯瞰しましょう。
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生成画像を思い通りに！？GANの生成器に対し変分推論を導入することで、従来のCGANや、自然言語に基づく手法に比較して鮮明で、長文に対しても入力文の意味を反映できる画像を生成することが可能となる新たなGANフレームワークの登場！
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Googleが音声認識のSoTAを大幅更新！ Transformer, 半教師あり学習，事前学習，自己学習，Noisy Studentなど最新研究の知見が盛りだくさん！ 音声認識に関わる方は必見です！
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GPU1枚で1024×1024を少量データ、数時間で学習できる「Lightweight GAN」の紹介です！パラメータ数と計算量を抑えるために2つのモジュールを提案！結果として高速な学習が可能になっています。ダントツの学習速度から注目を集めているモデルですので、ぜひご覧ください！
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データ拡張手法の1つである左右反転には考慮すべき、Visual Chiralityという概念があります。
CVPR2020 oralで異彩を放った論文です。まだまだ考慮すべき機械学習の観点が今後も出てきそうです。
まずはVisual Chiralityという概念をインプットしていきましょう。
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VAEに環境ごとにその環境で使う潜在変数の因子を推定する機構と、破滅的忘却を防ぐ機構を取り入れる提案
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生成データと実画像データを超次元平面上(黄色平面)に流し込み、超次元球上にマッピングして計算する手法
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【読まれています📙】
時系列予測の領域で、最近深層学習モデルによる性能向上が急速に進んでいます。
では、古典的な機械学習モデルはもう不要でしょうか？
本記事では、GBRTを使って比較実験に取り組んだ論文を題材に「単純な機械学習モデルが持つ可能性」を解説します。
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自然言語処理の代表ともいえるBERTは登場以来多くの研究者に影響を与えました。BERTを解析することで多くのことがわかり、その知見は多くの自然言語処理に生かされてきました。
今回はそのBERTologyをまとめた論文を紹介します。
結局、BERTは何ができて、何ができないのか。
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画像タスクでも強いViTは、なぜこれほど優秀なのでしょうか？本論文ではResNetと比較して、ViTがどのように情報を集約するのかを解析しました。秘訣はやはりアテンションとスキップコネクションにありました！
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編集を繰り返して文を完成させる画期的な文生成手法が登場！
これまでの手法と異なり、どんなに長い文でも数回の計算で文生成が完了しうる面白い手法です。
ぜひキャッチアップしましょう！
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【新着記事🆕】
自然言語処理モデルの軽量化手法！
BERTのすべての計算を整数型で実行する「I-BERT」の提案です💡
従来(FP32)と比べて約3倍の高速化を達成しています。📈
SoftmaxやGELUなどを効率的に処理できるアルゴリズムも紹介！
BERTに関心のある方におすすめです。
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最近のAI分野では"精度"の競い合いになっています。数％の改善であったり、なぜ改善したかは定かではないが、精度はあがった。このコンペに近い現象がなぜ論文でも起こるのか。精度がすべてではないのでは？と鑑みるとなるスライドです。
是非、皆さんの意見をお聞かせください！
「Performance is not all you need -CV分野における論文への要求-」を公開しました。メタサーベイの一環としてまとめた資料であり、CV分野の論文における精度の要求や問題設定との関係性について言及しています。
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GA(遺伝的アルゴリズム)で CNNのアーキテクチャを最適化する手法として「gaCNN」を提案している論文について紹介していきます！
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自動化されたGANモデル「AutoGAN」が登場。画像生成の出力だけでなく、モデル構築も強化学習によって最適化し、精度の向上を試みる新提案。
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【新着記事】
分類器の出力確率を正しい確率に一致させるための損失関数「AdaFocal」が発表されました！
「AdaFocal」はcalibration性能を向上させるモデルであり、有効性も確認されています。
概要や実験結果について、本記事で分かりやすく紹介します！
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画像内の顔を自動的に匿名化できるGAN の提案
プライバシーに敏感な情報をすべて削除して、現実的な匿名化された顔を生成する
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本論文では、機械学習の3つの主要分野である教師付き学習、教師なし学習、強化学習におけるQMLの最新動向と将来の展望について説明しています。また、純量子的な学習アルゴリズムや量子古典的な学習アルゴリズムについても、貴重な知見を提供します。
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【読まれています📖】
CNNの判断根拠を説明する新しい手法「Group-CAM」はご存じですか？
Grad-CAMの性能を上回る、期待の手法です。
本記事では、Group-CAMの性能に焦点を当てた論文を解説します！
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【人気記事📈】
グラフ（GNN）のすごさを見逃していませんか？
グラフニューラルネットワークの表現力は進化しており、幅広い領域での応用が進んでいます。💡
本記事では、グラフの可能性を分かりやすく解説！
機械学習やAIに関心のある方におすすめです👀
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苦い教訓 — 人間の”ドメイン知識 ”
を活用することは有効ではない。
— 強化学習の父R.sttnonからの教え
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画像内の特徴量マップには複数のスタイルのクラスタが存在すると仮定し、そのクラスタごとに統計量を正規化することで、画像の意味的な構造を捉えながらスタイル変換を実現する手法を提案。
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任意のセグメンテーションモデルに加え新たな層を追加することで、境界線を高精度に生成する提案。
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【新着記事】
ベイズ最適化において、予想外の改善が実現しました。
Metaの研究者による論文です。
改善量の期待値(EI)を計算すると、解の改善に必要な試行錯誤を削減可能。
パラメータが高次元の場合にEIの不具合を解決すると、予想外の改善につながると明言されています。
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多層パーセプトロン（MLP）だけのシンプルなモデルなのに，CNNやTransformerに匹敵する画像分類精度を達成！？ Googleがまたしても革新的な論文を公開！
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Minecraftを用いた大規模データセット及び強化学習研究環境「MineRL」の紹介。データの解説のみにとどまらず、既存手法での実験結果とその考察まで行っています。現実空間に近い仮想環境で、いかに効率よく学習させるかが鍵となる今、強化学習の発展に関わる注目の記事です。
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人が物体を見たときにその物体に対してどういった行動ができそうかということを、物体画像から予測する提案。
その物体の機能を教師ラベルとして与えずとも、人が行動するビデオを学習させるだけで、その物体画像のみから機能を予測することが可能
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【読まれています👀】
なぜ、ビジョントランスフォーマー（ViT）は高性能なのか？
本記事では「ViTとCNNのアーキテクチャの違い」に迫った論文を解説します！
ViTに関心のある方におすすめです🙌
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実世界データにも適用できる時系列データの生成モデルが提案されました。欠損データにも対応しています。
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あのSinGANを超えた！？
GANを使わずに高品質な画像の生成に成功したAugurOneを紹介します。
これからの画像生成研究に大きく影響する可能性のある論文です。
分かりやすく記事にまとめましたので是非ご覧ください！
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近年の機械学習技術の発展は驚異的ですが、それさえ自動化させるフレームワークのAutoML-Zeroを紹介します。
特定の問題に対する最適な機械学習モデル、学習アルゴリズムまでを進化的検索によってゼロから自動構築します。
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