類似ベクトル検索のSoTA！！GCP: Vertex Matching Engineにも使用されている手法ScaNNを紹介！
3つの要点 ✔️ GCPの新プロダクト「Vertex Matching Engine」の元論文 ✔️ MIPSスコアを考慮した新しい量子化損失関数を提案 ✔️ ANNBenchmarksでSoTA性能を記録 Accelerating Large-Scale Inference with Anisotropic Vector Quantization written by Ruiqi Guo, Philip Sun, Erik Lindgren, Quan Geng, David Simcha, Felix Chern, Sanjiv Kumar (Submitted on 27 Aug 2019 (v1), last revised 4 Dec 2020 (this version, v5)) Comments: Published as a conference paper at ICM
実務におけるモデル更新の辛みを解決！？ バックフィルフリーのモデル差し替えを実現する表現学習手法が登場！！
3つの要点 ✔️ CVPR2020のoral論文：後方互換性のある特徴表現を学習する手法を提案 ✔️ ネットワーク構造や損失関数にも依存しない互換性基準の定義と学習方法 ✔️ バックフィルなしでモデルの差し替えが可能に Towards Backward-Compatible Representation Learning written by Yantao Shen, Yuanjun Xiong, Wei Xia, Stefano Soatto (Submitted on 26 Mar 2020 (v1), last revised 29 Mar 2020 (this version, v2)) Comments: Accepted to CVPR 2020 as oral Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV)
Conformer：Transformerを音声認識に応用！？ GoogleによるTransformer×CNNが凄すぎる！！
3つの要点 ✔️ TransformerとCNNを組み合わせたモデル，Conformerを音声認識に応用 ✔️ 畳み込みモジュールがConformerにおいて最も重要であることがわかった ✔️ 既存の音声認識研究の中でも最高の精度を確認 Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition written by Anmol Gulati, James Qin, Chung-Cheng Chiu, Niki Parmar, Yu Zhang, Jiahui Yu, Wei Han, Shibo Wang, Zhengdong Zhang, Yonghui Wu, Ruoming Pang (Submitted on 16 May 2020) Comments: Accepted at Interspeech20
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