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
3つの要点 ✔️ BigGANを超えた最強の非GANジェネレータの登場 ✔️ 階層型の潜在マップを使用し、潜在表現を異なるスケール毎に学習 ✔️ 階層内の各レベルを個別にピクセルに依存させることで、デコーダでの再構成エラーを減らす Generating Diverse High-Fidelity Images with VQ-VAE-2 written by Ali Razavi, Aaron van den Oord, Oriol Vinyals (Submitted on 2 Jun 2019) Comments: Published by arXiv Subjects: Machine Learning (cs.LG); Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Machine Learning (stat.ML) BigGAN
AIにとって難しいクイズ問題を集めた新しい質問応答データセット
３つの要点 ✔️新しい早押しクイズ形式の質問応答データセットが登場 ✔️人間がAIを「騙そう」と試行錯誤しながら、クイズ問題を執筆 ✔️「人間には簡単だが、AIには難しい」新しい質問応答データセットが作成された ディープラーニングを用いた自然言語処理の手法によって、文書読解や自然言語理解などの様々なタスクで、AIのモデルが人間と同等、もしくは人間を超える性能を獲得しはじめています。例えば、文書読解のデータセットSQuADのリーダーボードや、自然言語理解のデータセットGLUEのリーダーボードをみれば、これらのデータセットでAIのモデルが実際に人間を超える性能を出したことが分かります。 しかし、AIは本当に言語を理解していると言えるのか、というと、多くの研究者は、そうではないと答えるでしょう。なぜなら、現状のAIは、言語を理解するのではなく、言語の表層的なパターンをデータセットから学習すること
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
