たった1層分のニューラルネットワークだけで多層のモデルと同等以上の精度が出るという「Deep Equilibrium Model (DEQ)」。その精度やメモリー効率などにおける優位性が注目されている。 今回は機械学習の国際会議NeurIPSで発表された「Deep Equilibrium Models」[1]と「Multiscale Deep Equilibrium Models」[2]という論文を紹介する。どちらの論文も、米カーネギーメロン大学の同じ研究グループから発表された。 一般によく知られているディープニューラルネットワークは数十~数百の層から構成される。例えば画像認識のモデルとしてよく使われる「Residual Network」[3]では、その層数は最大で152にもなる。 しかし今回紹介する「Deep Equilibrium Model(DEQ)」では、ある特殊なテクニックを用い
株式会社Preferred Networks(本社:東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者:西川徹、以下、PFN)は、物流ソリューション事業を開始し、第一弾としてデパレタイジング(荷下ろし)ロボット用のコントローラーを提供します。また、物流現場でのロボットの普及を目指して「PFNロジスティクスパートナープログラム」を開始し、株式会社PAL(本社:大阪市西区、代表取締役 辻有吾)とインテグレーションパートナー契約を締結、デパレタイジングシステムの開発ならびに複数現場へのソリューションの導入を共同で進めています。 小売業界の販売チャネルの多様化、Eコマース需要の増加に加え、新型コロナウイルス感染拡大の影響により、物流現場では作業効率の改善、労働力不足への対応が必須となっており、物流のデジタル化・自動化に向けてロボットをはじめとするテクノロジー投資を行う企業が増えています。しかし、物流現場で
TorchMD intends to provide a simple to use API for performing molecular dynamics using PyTorch. This enables researchers to more rapidly do research in force-field development as well as integrate seamlessly neural network potentials into the dynamics, with the simplicity and power of PyTorch. TorchMD uses chemical units consistent with classical MD codes such as ACEMD, namely kcal/mol for energie
イオンリテールは5月13日、「イオンスタイル川口」(埼玉県川口市)を皮切りに、店内カメラの映像を分析し、接客や判断業務、より良い売場レイアウトの実現につなげる「AIカメラ」を2021年度中に約80店舗へ順次導入すると発表した。 <山本執行役員、西垣取締役常務執行役員> また、7月までにほぼ全店(約350店舗)へ、商品の販売実績や天候・客数などの環境条件を分析し、割引時に適切な価格を提示する「AIカカク」を順次導入していく。 <AIカメラ、AIカカクで業務プロセス改革> 5月13日行われた同社のDX戦略説明会で、西垣幸則取締役常務執行役員デジタル・営業推進担当は、「イオングループは、2021〜2025年度中期経営計画において、IT投資を増やし、DXを推進、顧客体験、従業員満足度、生産性向上などを目指している。中でも、業務プロセス改革として、年度内に接客や売場作りの改善をサポートするAIカメラ
決算会見の冒頭、ソフトバンクグループ代表取締役会長兼社長の孫正義氏は、創業の地である福岡県雑餉隈地域の1981年当時の写真に、当期純利益を示したグラフを重ね、「ソフトバンクの40年の歴史を1枚に表したのがこの写真。いつか必ず、売上げも利益も1兆、2兆と数えられるようにすると言っていたが、やっとそうなった」と感慨深く語った。 利益急増の主な要因はファンド事業の好調だ。同社が中心となって出資する「SoftBank Vision Fund1」(SVF1)や「SoftBank Vision Fund2」(SVF2)などの投資利益は6兆3575億円におよぶ。 上場投資先の株価が好調だったことに加えて、韓国最大のECを展開するCoupang、米フードデリバリーのDoorDashなど投資先のユニコーン企業の新規株式公開(IPO)による利益が大きく膨らんだ。中でも大型IPOとなったのが韓国のAmazonと
VS Codeでのファイルの作成と編集の第一歩:アクティビティーバーと[エクスプローラー]ビューを使ってみよう:Visual Studio Codeで快適Pythonライフ(1/2 ページ)
IBMは2021年5月11日(米国時間)、AIによるコードの理解と変換をサポートする大規模なオープンソースデータセット「Project CodeNet」を公開した。 このデータセットは、50以上のプログラミング言語で作成され、約1400万のコードサンプルで構成されている。コードの行数は総計約5億行に及び、AI向けのソースコードセットとして最大規模だという。C++やC、Java、Pythonのようなモダン言語で書かれたものが多いものの、COBOLやPascal、FORTRANといったレガシー言語によるものも含んでいる。 Project CodeNetの目的は? Project CodeNetは現在のコーディングにおける3つの主なユースケースに対応する。第一に「コード検索」(COBOLなどのレガシー言語を含む、コード間の自動変換)、第二に「コードの類似性」(異なるコード間の重複と類似性を特定す
こんにちは、技術開発室の滝澤です。 最近(2021年春)、Go言語でメールパーサーを書く機会があり、備忘録的な意味でも知見をまとめておこうかなと思い、この記事を書きました。 メールパーサーを書いていて考慮しないといけないことの一つは、文字エンコーディング(charset)が正しく指定されていないメールがときどきあることです。 MIME(Multipurpose Internet Mail Extensions)関連のインターネット標準であるRFCが公開された1990年代や世間一般にインターネットメールが利用され始めた2000年代初期ならともかくとして、2021年にもなってまだその点を考慮しないといけないのはなかなかつらいことです。 そのようなメールを取り扱うときには、文字エンコーディングの検出を行う必要があります。本記事ではその文字エンコーディングの検出方法について書いてみました。 なお、
人間の脳の消費エネルギーは電力に換算するとわずか20ワットほどであり、消費電力数百ワットのGPUを何百~何千個も学習に使う最先端のAI(人工知能)に比べるとはるかに省エネである。そこで脳の動きに習って、AIの省エネを図ろうとする動きが始まっている。代表例が米Google(グーグル)の言語モデルSwitch Transformerだ。 言語モデルは最近非常に注目されている自然言語処理用のAIだ。米国のOpenAI(オープンAI)財団が2020年6月に発表した言語モデルであるGPT-3は、あたかも人間が書いたような自然な文章を作ったことから大きな話題になった。しかしGPT-3は膨大なエネルギーを消費する。 GPT-3が高性能なのは、1750億個ものパラメーターを備えた機械学習モデルに45テラバイト(TB)、4100億単語からなる巨大な文書を学習させたからだ。その学習には米Microsoft(マ
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