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【AI】Deep Convolutional Autoencoderベースの教師なし異常箇所検知 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 前回「【AI】Deep Metric Learning」でDeep Metric Learningを用いた異常検知について紹介しました。 こちらも教師なし学習の枠組みであり、学習時には正常データのみを用いて、正常データの特徴量空間を学習。そして、未知データに対して、正常データで学習した空間からの逸脱度を基準に異常検知を行いました。 入力した画像が「正常」か「異常」かを高精度で自動判定してくれるのは良いのですが、画像全体での異常検知なので、「異常はわかったけど、どこが異常なの？」と聞きたくなるのが正直な所です。「異常です」とブザ
【PyTorch】実装有：VAEを使った継続学習異常検知手法：Continual Learning for Anomaly Detection with Variational Autoencoder - Qiita
はじめに 継続学習（CL;Continual Learning）とは、動的に学習データが変化する環境下において、破壊的忘却することなくモデルの学習を可能とすることを目的とした機械学習の一分野となります． ※破壊的忘却とは、単一のネットワークを複数のタスクの学習に利用する場合、過去に学んだタスクに対する精度が、新しいタスクの学習時に悪化する事象のことを指します ICLRやICMLをはじめとしたAI関連のトップカンファレンスにおいても、CLに関する論文の投稿数は増加傾向にあり、注目されている分野といえます． 主にCLは識別モデルの学習という問題設定で議論されることが多いですが、生成モデルをもちいる「異常検知」問題においても適用されます． 今回はCLの問題設定の上で、異常検知に関する手法を提案した論文Continual Learning for Anomaly Detection with Va
この記事は日経Robotics 有料購読者向けの過去記事ですが 『日経Robotics デジタル版（電子版）』のサービス開始を記念して、特別に誰でも閲覧できるようにしています。 深層学習（ディープラーニング）の大きな特徴は、データを問題が解きやすいような表現に変換する方法を学習によって獲得する、いわゆる表現学習ができる点である。データを適切に表現できさえすれば、その後、分類や回帰などの問題は簡単に解けるのに対し、うまく表現されていない場合はその後どれだけ頑張ってもうまく問題を解くことはできない。 また、良い表現方法を事前学習によってあらかじめ獲得しておけば後続タスクの精度を改善できるだけでなく、学習に必要なデータを劇的に減らせる。例えば、画像を入力とした強化学習においても、画像の表現学習を中心とした工夫を組み合わせることにより、必要な経験回数を1/500近くも減らすことができると報告されて
Yoshihiko Suhara on Twitter: "せっかく作ったので昨年秋に担当したデータサイエンスコースの大学院生向け講義の資料と演習用Google Colabを公開しました。ディープラーニングの基本であるAutoEncoder、CNN、GAN、RNN、Transformerな… https://t.co/lO2n3tClNl"
せっかく作ったので昨年秋に担当したデータサイエンスコースの大学院生向け講義の資料と演習用Google Colabを公開しました。ディープラーニングの基本であるAutoEncoder、CNN、GAN、RNN、Transformerな… https://t.co/lO2n3tClNl
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《日経Robotics》Masked Autoencoder：画像認識でも事前学習革命は起きるのか
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