AHC020でシュタイナー木を作るような問題がでました。そこでプリム法ベースのシュタイナー木を作ることがあったのでその方法を説明します。 シュタイナー木とは グラフとターミナルと呼ばれる頂点集合が与えられたとき、ターミナルを全てつなぐ木のことをシュタイナー木といいます。 頂点A,B,Cがターミナル シュタイナー木の例 ターミナルでない頂点はつないでもつながなくても構いません。 シュタイナー木のうちコストが最小のものを最小シュタイナー木といい、これを求めるアルゴリズムとしてDreyfus-Wagner法というものがあるらしいです。しかしこの方法はとても計算量が多いです。 今回紹介するプリム法ベースのシュタイナー木は、計算量は少なくて済みますがコストが最小になるとは限りません。ヒューリスティックコンテストにおける焼きなましの最中など、厳密さより速度が優先されるようなケースでの使用を想定していま
【論文まとめ】DINO: Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers
本記事ではFacebook AI Researchの研究者らによって提案されたDINOという，画像モデルにおける自己教師あり学習の解説を行います． Caron, Mathilde, Hugo Touvron, Ishan Misra, Hervé Jégou, Julien Mairal, Piotr Bojanowski, and Armand Joulin. 2021. “Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers.” arXiv [cs.CV]. http://arxiv.org/abs/2104.14294. (cf.) Facebook ブログ, GitHub, Yannic Kilcher氏の解説動画 要点：画像モデル (e.g. ResNet, Vision transformers)における，ラベル無
このたび、オライリー・ジャパンより、『Natural Language Processing with Transformers』の翻訳書である『機械学習エンジニアのためのTransformers』を出ることになりました。素直にタイトルを訳すと、『Transformersによる自然言語処理』のようになると思うのですが、1文字違いの本が出ていたので、このようなタイトルになっています。Amazonだと8月5日に発売のようです。表紙の鳥はゴシキセイガイインコで、オセアニアに生息しています。 『機械学習エンジニアのためのTransformers』が届きました🤗 来週発売です。 pic.twitter.com/6R2dYh7X7D— Hironsan (@Hironsan13) 2022年7月28日 本書はTransformersの開発元であるHugging Faceの開発者たちによって執筆された
Towards a More Efficient Reasoning LLM: AIMO2 Solution Summary and Introduction to Fast-Math Models
大規模言語モデルの事前学習知見を振り返る
はじめに Turing 株式会社のリサーチチームでインターンをしている東京工業大学 横田研究室B4の藤井(@okoge_kaz)です。 2022年11月末にChatGPTがリリースされてから早1年、2023年は大規模言語モデル開発の領域において飛躍の１年となりました。国内でもCyberAgent, PFN, ELYZAを筆頭に3B〜13B程度のモデルが多数公開され、多くの方にとってLLMが身近になった1年であったかと思われます。 Turingでは完全自動運転の実現に向けた研究開発の一環としてLLMに早くから着目し、社内で研究開発を行ってきました。 また、私はLLM-jp 13Bの開発など国内の言語モデル開発に複数関わっている関係上、それらを通じて様々な生きた開発知見を多数得てきました。 そのような中で、実際に手を動かす実働部隊が「公開されている知見」をきちんと理解しておくことの重要性を日々
物体検出モデルの推論高速化入門
はじめに 株式会社EVERSTEELで機械学習エンジニアをしている加藤です。 機械学習システムの運用において、推論の高速化は重要な課題です。特にリアルタイムでの処理が求められるアプリケーションでは、レスポンス時間の短縮がユーザー体験に直結します。また、クラウド環境のコスト削減やエッジデバイスのリソース制約など、様々な観点から推論の効率化が必要とされます。 本記事では特に物体検出モデルのCPU推論に焦点を当て、ディープラーニングモデルの推論を高速化する方法を紹介するとともに、それらのベンチマーク結果を共有します。 「鉄ナビ検収AI」における推論高速化ニーズ 弊社では鉄スクラップの画像解析を行う「鉄ナビ検収AI」というアプリケーションを開発しています。本アプリケーションを提供するために多様な画像認識モデルを運用していますが、その中でも速度要件が厳しいものとして、荷台検出モデルが存在します。 荷
日経電子版におけるリアルタイムレコメンドシステム開発の事例紹介/nikkei-realtime-recommender-system
日経電子版におけるリアルタイムレコメンドシステム開発の事例紹介/nikkei-realtime-recommender-system
Minimax and Bayes Optimal Best-arm Identification: Adaptive Experimental Design for Treatment Choice
![SSII2024 [SS1] 拡散モデルの今 〜 2024年の研究動向 〜](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cd7bb61d0fc9e95ba77f8f29fea53e4172c6fddc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F8c0306a81d9148f1a5d83ecfaa487a38%2Fslide_0.jpg%3F30590790)
簡単な塗り絵のような画像を作るだけで、お好みの衛星画像を生成するアルゴリズム制作にチャレンジしてみました。ハート形や六角形の池を作ることにも成功しています。 お絵描きをするように衛星画像を生成する方法があるとしたら、使ってみたいと思いませんか？ 今回、宙畑では、任意の色を選び、簡単な塗り絵のような画像を作るだけで、お好みの衛星画像を生成するアルゴリズム制作にチャレンジしてみました。 ※本記事で利用したコード及びデータは以下にアップロードしています。 ※ご自身でコードを動かしてみたい方は以下からダウンロードの上で実行してみてください。 https://github.com/sorabatake/article_27179_pix2pix やりたいことのイメージ Credit : 国土地理院ウェブサイト (1)本記事で実施すること、解析手法、利用するデータ 利用する手法とデータ 今回は宙畑でも
ChatGPT(GPT-3.5?) しゅごいよねぇ... ローカルで(GPU で)似たようなの動かしたい... 追記: 2023/06 時点ですと 8bit 量子化が成熟してきていてで 3090 x 1 で問題なく動きました. また日本語ですと rinna 3.6B がいい感じでした. https://zenn.dev/syoyo/articles/946c17666e10fb LangChain + GPT-NEOX-Japanese-2.7b で日本語 LLM やりとり整備するメモ https://qiita.com/syoyo/items/d0fb68d5fe1127276e2a GPT-NEOX-Japanese-2.7b 試したけどなんか微妙だったネ... とりま LLM では大きさは正義と思いますので, gpt-neox-20b 試します. https://www.infoq.
統計学と機械学習の違いと接点とは？
connpassで開催した勉強会『統計学と機械学習の違いと接点とは？〜統計・機械学習・統計的機械学習とは何か？〜』の内容スライドです。 （
インターネット広告は年々増加の一途をたどっており、その激しい新陳代謝から人手による制作は限界を迎えています。さらに、近年の人工知能技術の成功から、広告クリエイティブ、特に自然言語処理技術を使った広告テキストの自動生成には大きな期待が寄せられています。この発表では、NAACL や EMNLP などの難関国…
スライド概要 「第27回 MLOps 勉強会」で発表した内容になります。 https://mlops.connpass.com/event/270245/ 社内で利用されている全社共通レコメンドプラットフォームでのモデル開発の効率化や品質向上に関するMLOpsの取り組みの紹介
GitHub - mindsdb/mindsdb: AI Analytics Engine that can answer questions over large scale data. - The only MCP Server you'll ever need
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Okapi BM25 はオープンソースの検索エンジンとして有名な Elasticsearch やそのエンジンである Apache Lucene で採用されている検索のランキングアルゴリズムです。 ランキング手法としては TF-IDF が有名ですが、BM25 は TF-IDF を改良した物と言えます。また一方で、BM25 は確率論をベースとしたモデルを採用した手法でもあります。多くの検索エンジンでデフォルトのランキングアルゴリズムとして採用されており、BM25 は「現代版 TF-IDF」と言えると思います。 BM25 は以下を主要なアイデアとして採用した手法になります。この記事では二回にわたってこれらを解説していきます。 条件付き確率を基礎としたスコアリング ロバートソン/スパルクジョーンズ重み付け関数 (IDF に相当) Binary Independence Model (BIM) El
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
![SSII2024 [SS2] 最適輸送の基礎から最近の動向まで](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8d44ad2846356a4c083b76d4540237ba5e26ec6a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2Fd3811e1f85b64a0985770162391cfae1%2Fslide_0.jpg%3F30571056)
はじめに CTOの都筑(@tsuzukit2)です この記事では PyTorch の Embedding の挙動について記載します Embedding とは何か 公式の仕様書はこちらになります Embedding - PyTorch 1.9.0 documentation 公式の説明は以下となっており、非常に的を得ていると思います A simple lookup table that stores embeddings of a fixed dictionary and size. 意訳すると、 固定長の辞書埋め込みを保存するシンプルなルックアップテーブル になるんじゃないかなと思います。Embedding は、何だか難しそうにも思えてしまうのですが、ここに記載されている通り非常にシンプルなテーブルでしかないという事です モジュールの解説としては以下のように記載があります This mod
実は強い 非ViTな画像認識モデル
社内のCV輪講で使用した資料です。 CNNを構造の中心とした画像認識モデルアーキテクチャについて、近年登場したものを紹介しました。 以下スライド中の参考文献のリンク [1] https://arxiv.org/abs/2103.07579 [2] https://arxiv.org/abs…
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です。 今日はGPT-3.5を使って論文を自動分類するモデルのための教師データを作ってみました。 これから文章分類とかやってみたいな〜って人の参考になれば嬉しいです。 まだまだ勉強中なので、おかしなところとかあるかもしれませんが、もしそういうところあったらぜひ指摘してください！ 前段 arXivに投稿されるCS論文は多い月で8000本程度あります。これを全部チェックしようとするとものすごく時間がかかってしまいます。そのため、自動的にAbstractを要約して、Discordの各カテゴリ速報チャンネルに投稿しようと思いました。 全体構成としては、以下のような構造になっていると論文読みが捗りそうです(なお、オープンで無償のサービスであっても、論文のライセンスに気をつける必要があります)。 自動要約・自動翻訳の仕
Vision-Language Modelを活用した「見た目が近い商品」レコメンド改善の取り組み | メルカリエンジニアリング
こんにちは、メルカリのAI/LLMチームで機械学習エンジニアをしているarr0wとshoです！ 本テックブログでは、Vision-Language Modelの一つであるSigLIP [1]を、メルカリの商品データ（Image-Text Pairs）でファインチューニングし、メルカリの商品画像Embeddingの性能を大幅に改善したプロジェクトについて紹介します。 今回作成したSigLIPの性能を評価するために、商品詳細ページの「見た目が近い商品」のレコメンド機能でA/Bテストを実施しました。 この「見た目が近い商品」のレコメンド機能は、社内ではSimilar Looksと呼ばれています。作成したモデルをSimilar Looksの類似画像検索に適用し、既存モデルとの比較のためのA/Bテストを行いました。 そして、その結果として、主要なKPIにおいて以下のような顕著な改善が確認できました。
多言語のテキスト埋め込み用のモデルであるMultilingual-E5[1]をファインチューニングして、検索性能が向上するか否かを日本語のデータセット検証してみました。結果としては、ファインチューニングすることで、OpenAIのtext-embedding-ada-002を上回る性能を確認できました。なお、E5については以下の記事で解説しているので、必要に応じて参照してください。 hironsan.hatenablog.com 本記事の構成は次のとおりです。 実験設定 実験結果 参考資料 実験設定 今回の実験では、多言語E5をファインチューニングして得られたモデルをベクトル検索に使うことで、検索性能がどのように変化するかを検証します。多言語E5にはbaseとlargeの2つのモデルがあるので、これらをファインチューニングする前後の検索性能を測定することにします。また、比較用のモデルとしてO
はじめに 例によって暇だったため，FOTS(Fast Oriented Text Spotting with a Unified Network)をPytorchで実装してみました．実装はこちら→https://github.com/jjjkkkjjj/pytorch.dlで，FOTS意外にも気まぐれでいろんなアルゴリズムを実装しています．今回の実装では，学ぶことも多かったので，アウトプットも含めてFOTSを1から解説してみたいと思います．また，FOTSはEAST(An Efficient and Accurate Scene Text Detector)から踏襲した部分も多いので，EASTの解説も含んでいると思います． ちなみに，以下が実装したFOTSの出力結果です．ところどころおかしいですが，いい感じですね〜． 入力画像 出力画像 FOTSとは FOTSとは，その名（Fast Orie
Anthropicの、Subliminal Learning: language models transmit behavioral traits via hidden signals in dataについて考えます。 💻Alignment Science Blog 📄Paper 背景 Subliminal Learningとは？ LLMが意味的に無関係なデータを通じて行動特性（behavioral traits）を伝達する現象 モデルの蒸留（distillation）プロセスを通じて意図しない特性が伝播する可能性が提起されている 「フクロウが好き」とpromptingされた教師モデルから生成したシーケンスを用いて、生徒モデルを学習させると生徒モデルが「フクロウが好き」と答える確率が上がった 悪意のある特性が意図せず蒸留によって生徒モデルに伝播する可能性がある サブリミナル学習の例
はじめに こんにちは。ZENKIGEN DSチームに所属しているはまなすです。DeNA AI技術開発部より[1]、業務委託という形で主に深層学習系の開発に携わっています。 今回は、ニューラルネットワークを用いて3次元空間を表現する NeRF という技術に基づいた、立体空間内で物体検出をおこなう手法 NeRF-RPN についてご紹介します。 本研究は昨年末に発表されたものですが、今のところ実験結果が限定的であるため、直ちに実応用に展開されているわけではありません。一方で、今回ご紹介するような『NeRFの上に積み重なる手法』は、NeRFを活用する土壌をさらに拡大させる一翼を担っていくことが期待されます。 近年は表現技術としてのNeRFそれ自体の発展が目覚ましいですが、NeRF-RPN は、その上で『なにをするか』を充実させるためのひとつの基礎研究となるでしょう。 ▼ NeRF-RPN はなにを
高次元データの可視化を目的とした次元削減手法を紹介 - Platinum Data Blog by BrainPad ブレインパッド
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 当社データサイエンティストが、高次元のデータをできる限り重要な情報を保持したまま低次元データに変換する「次元削減手法」について代表的な3つの手法をご紹介します。また、実際に画像データを用いて手法を試してみましたので、その結果もご紹介します！ こんにちは。アナリティクスサービス部の西條です。 今回は、高次元データを可視化する際に使用する手法の1つである次元削減についてご紹介します。 次元削減とは 次元削減の手法 PCA t-SNE UMAP 各手法の比較 おわりに 参考文献 次元削減とは 次元削減とは、高次元のデータをできる限り重要な情報を保持したまま低次元データに変換する手法のことです。我々が取り扱うデータの中には画像や音声といった高次元データが存在しますが、これらを直接可視化して特徴把握
セグメント木を使う
競技プログラミングに慣れ親しんでいる方なら、セグメント木というデータ構造について、一度は聞いたことがあるでしょう。この記事は、セグメント木の構造を理解する必要はないが、使い方を知っておきたいという方のために書かれています。 この記事では、まずセグメント木について紹介し、それからセグメント木を実際に使う際の技法について紹介します。 セグメント木とは セグメント木は、固定長配列にいくつかの操作を加えたデータ構造です。セグメント木は、基本的には以下の操作を時間計算量 O(\log n) ですることができます。 i 番目の要素に x を代入 i 番目の要素を取得 l 番目の要素から r 番目の要素のモノイド積[1]を計算 ここで、モノイドを知らない方もいるかもしれませんので、モノイドについて紹介します。 モノイド モノイドは、実数や複素数の足し算や掛け算、文字列の連結といった、集合とその演算をまと
こんにちは！データサイエンティストの伊達です。 今回は、データマイニング分野におけるトップカンファレンスの一つである KDD 2022 で気になった論文とチュートリアルを紹介します。 KDD とは 論文 (Research Track): Wu et al., Non-stationary A/B Tests 背景 論文内容 チュートリアル：Counterfactual Evaluation and Learning for Interactive Systems チュートリアル：New Frontiers of Scientific Text Mining: Tasks, Data, and Tools まとめ KDD とは KDD 2022 (28th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data
Transformer models: an introduction and catalog — 2023 Edition January 16, 2023 52 minute read This post is now an ArXiV paper that you can print and cite. Update 05/2023 Another pretty large update after 4 months. I was invited to submit the article to a journal, so I decided to enlist some help from some LinkedIn colleages and completely revamp it. First off, we added a whole lot of new models,
自己紹介 初めまして。京都大学工学部情報学科４回生の羽路悠斗です。8/16~9/9にAIスペシャリストコースの就業型インターンシップに参加しておりました。 普段は、テーブルデータの分析・機械学習エンジニアのアルバイトと、深層学習のプロジェクト型アルバイトをしています。Kaggleでは銀メダル２枚のKaggle Expert で、金メダルを獲れるよう精進しています。卒業研究では、表情認識への画像生成の活用に取り組む予定です。 本記事では、インターンシップで取り組んだ、ライブ配信アプリ「Pococha」の推薦の工夫について、執筆したいと思います。 取り組んだテーマ 本インターンシップで取り組んだテーマは、「ライブ配信アプリPocochaにおけるロングテールプラットフォームを実現するための推薦モデルの開発」です。 Pocochaのプロダクト設計においては、「ロングテール」なサービスを作ることを大
自然言語処理モデルT5を使って文章単位の埋め込み量（Sentence Embedding）を取得することを考えます。T5のEmbeddingはトークン単位ですが、平均を取ることで、簡単に文章単位に変換できます。Sentence T5としてモデルが公開されていない場合でも、既存のT5から自在に特徴量を取得できることを目標とします。Flan-T5からSentence Embeddingをとって見たりします。 はじめに 普段画像処理ばっかりやってる自然言語処理素人だけど、Imagenで使っていたり、Unified IOがベースにしていたり、何かとT5を聞きますよね。 調べていたらtransformersのライブラリから簡単に利用できることがわかったので、今回遊んでいきたいと思います。このブログでは珍しいNLPの内容です。 問題点 （自然言語処理やっている人には当たり前かもしれませんが、）一つ問題
はじめに DiscordやVRChatなど、オンラインでの会話を楽しむプラットフォームが近年賑わいを見せています。 そんな中で「さまざまな声質の音声で会話ができたら面白いだろう」と思い立ち、音声間での声質の変換ができる機械学習モデルを実装してみました。例えば以下の紹介動画のように変換できます。 機械学習の一手法「VITS」でアニメ声(つくよみちゃん)へ変換できるボイスチェンジャーを実装しました。https://t.co/LX0TV13uAD pic.twitter.com/vVWcDbUSpn — zassou (@zassouEX) February 25, 2022 また、今回用いたモデルではテキストの読み上げを実行することもできます。 読み上げを行うこともできます。 (こちらに関してはもう少しファインチューニングが必要そうです。) pic.twitter.com/xKPhTL7A0E
AIは教師データの収集とアノテーションが大変 こんにちは、AIやってますか！？（唐突な問いかけ） AIの中でも、ディープラーニングの画像認識といえば、大変なのは教師データを集めることとアノテーションですね。 数千枚の画像に対して、例えばルールを変えてアノテーションのやり直しとか、セマンティックセグメンテーションのアノテーションとか地獄ですよね（想像です）。 なんとかこの教師データの収集とアノテーションを自動化するのが人類の夢なのではないかと思います。ただ、これは卵が先か鶏が先かの話なのでとても難しいです。今回は、Unityを使って、この教師データ生成をなんとか自動化できないかというトライアルになります。 既に先行事例に加えて、Unityさんが丁寧なチュートリアルを出していますので、今回はそれに沿って実践していく形になります。 ブログにも記事を書いていますので、よろしければこちらも合わせて参
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 12月25日の2022MLOpsアドベントカレンダーです。 澁井と申します。機械学習界隈では機械学習を実用化するためのシステム開発の本を書いてたります。もし良かったら読んでみてください。 『機械学習システムデザインパターン』 『機械学習システム構築実践ガイド』 このブログの内容は2022年年忘れMLOps LT大会で話した内容になりますので、ご興味あればそちらもご参照ください。 疑問 2022年のAI界隈で最も話題となった技術革新の一つにGenerative AIがあります。Generative AIは文字通りAIによって画像やテキスト
[DEIM2022] 高速な単語分割器VaporettoとパターンマッチングマシンDaachorseの紹介
DEIM2022にて，LegalForce Researchで開発するOSSについて紹介した資料です。
![[DEIM2022] 高速な単語分割器VaporettoとパターンマッチングマシンDaachorseの紹介](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/03792568398a6f3d2f9e8191342cb139ee26f08d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2Ff302b97226f940c4ace3e7cd88f8ae02%2Fslide_0.jpg%3F20650645)
拡散モデルを使った文生成モデルについての紹介
この記事はSansan Advent Calendar 2022の記事です。 はじめに こんにちは。fujisyo32です。入社してから1年が経過しました。いくつかのコンペに参加したり、国内の学会で発表したり、インターンのメンターを担当したりと色々あった一年でした。さて、今年は拡散モデルを使った画像生成モデルが広く共有されインターネット上で話題になっていました。拡散モデルのベースとなるアイデアはシンプルで、ノイズからスタートして徐々にノイズを除去していくことで画像を生成します。 https://arxiv.org/abs/2006.11239 話題になったのは文章をもとに画像を生成するモデルですが、このアイデアは他の生成モデルでも当然使えるはずです。そこで文生成もできるんじゃないかなと思っていたところ、すでに先行研究が複数あったので紹介します。 拡散モデルは画像などの連続値に適用することを
安全で信頼できる対話AIのためのアプローチ：InstructGPT, Sparrow, Galactica - どこから見てもメンダコ
OpenAIのInstructGPT, DeepMindのSparrow, MetaのGalacticaにおける対話AIの信頼性/安全性向上のためのアプローチをまとめます Words have the power to both destroy and heal. When words are both true and kind, they can change our world. 言葉は人を傷つける事も癒す事も出来る。言葉から憎しみと偽りが消えた時、それは世界を変える力になる ― 仏陀 CivilizationⅣ "アルファベット" 言語モデル論文あるある; 格言引用しがち 安全で信頼できる対話とは何か？ 対話AIの実用化のために 虚言と毒性の問題 安全性ベンチマーク OpenAIのInstruct GPT 強化学習 from Human Feedback （RLHF） 指示によって
Amazon GuardDuty が S3 バケットに保存されているデータへの疑わしいアクセスを高精度で検出する新しい機械学習機能を導入
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットに保存されているデータへの異常なアクセスを効果的に検出する、新しい機械学習技術が Amazon GuardDuty に組み込まれました。この新機能は、アカウント内の S3 データプレーン API 呼び出し (GET、PUT、DELETE など) を継続的にモデル化し、確率的予測を組み込んで、S3 バケットに保存されているデータへの疑わしいユーザーアクセス (異常な地理的位置からのリクエスト、データの不正引き出しと思われる不自然に多い API コールなど) をより正確に判断して警告を発します。この新しい機械学習アプローチでは、データの検出、改ざん、不正引き出しなど、既知の攻撃戦術に関連する悪意のあるアクティビティをより正確に特定できます。新しい脅威検出は、追加の対応および追加の費用なしで、GuardD
はじめに 前回の記事ではscikit-learnのiris（あやめ）のデータを使ってロジスティクス回帰による分類問題に挑戦しました。使用したデータは、比較的素直な分類しやすいデータだったので、ロジィステック回帰でも適度な分類ができたと思います。 しかし、実際のデータはそう簡単に分類できないものも多くあります。特にデータの中で潜在的に分割できるポイントがあればいいのですが、実際はそうとは限りません。考えてみれば当然で、ぱっと見でデータに相関関係が見て取れる場合、そのデータを分析に回すことはないでしょう。 本記事ではこうしたカンタンに分類できないデータ（線形分類不能なデータを）分類する方法として、scikit-learnの分類アルゴリズムであるサポートベクターマシン（SVM）をご紹介します。本格的にSVMを理解しようとすると大学院レベルの数学が必要となりますので、あまり内部のメカニズムには立ち
もし生物情報科学専攻の大学院生が "StableDiffusion" を理解しようとしたら 7 ~DDPM~ - 何だって、したしむ
前回 cake-by-the-river.hatenablog.jp 今回は、拡散モデルの最も重要な論文である Denoising Diffusion Probablistic Models （DDPM）を解説します。 arxiv.org 前回の潜在変数モデルとしての側面（AutoEncoder）も持ちつつ、スコアベースモデルによる画像生成であるNCSNと数学的に等価で、より学習の効率が良いアルゴリズムであるDDPMは、Stable Diffusion（Latent Diffusion Model）の中枢を担っているため、ここが理解できればStable Diffusionをはじめとした拡散モデルの概略を抑えることが出来ると言えます。今回も、最近発売された拡散モデルの本も参考にしています。なお、今回は数式が（大量にあった前回をさらに超えるほど）沢山出ますが、出来るだけ"お気持ち"を重視して解
はじめに 私が制御工学を学び始めたとき、「これを学んでいけばモータを自由に制御できるようになるのか！」と思い、古典制御、現代制御と勉強を続けましたが、「これってモデルがある前提で説明してくるけど、そもそもモデルってどうやって求めるの？」という疑問が湧きました。制御工学を学んでいる人でもこういった疑問を持つ人は多いのではと思ったので、今回は実際に水平1軸アームシステムを対象に、システム同定を行い、モデルの妥当性を簡単に評価したいと思います。 目次 1. システム同定とは 2. 水平1軸アームシステムのモデル 3. 同定入力の選定 4. システム同定の手法 5. システム同定 6. モデルの妥当性評価 1. システム同定とは 制御工学を勉強してPID制御やら最適レギュレータやら様々なコントローラ・オブザーバの設計方法を知ると思います。しかしそれらを設計するとき、必ず必要になるのが数学モデルです
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自然言語処理を用いた効果的な広告テキストの自動生成【CADC2022】
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ニューラルネットワークの蒸留で、教師モデルの明示されない隠れた特性が生徒モデルに伝播するのか？
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Pocochaにおけるロングテールな推薦モデルの開発 | BLOG - DeNA Engineering
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Generative AIと検索。またはほしいものをデザインしながら検索する体験の模索。 - Qiita
線形分類不能なデータでもサポートベクターマシンがあれば大丈夫です！【サンプルコード有り】 ｜ 自動化ラボっ！
最小二乗法でシステム同定やってみた - Qiita
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