Differential Transformerの構造解説 - 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 この記事では、2024年10月7日に登場したばかりの新しい機構、 arXiv:2410.05258 において提唱されたDifferential Attentionの解説をします。 本解説では実装できるレベル感の解説をします。 Differential Transformer (以下DiT) 概要 この機構は、従来のTransformerで問題となっていた、重要ではない無関係な情報にも注目度をふってしまうことを改善するために作られた機構ということです。 様々な条件下で、従来のTransoformerより性能が良いことが示されてい
Transformerにおける相対位置エンコーディングを理解する。 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 自然言語処理を中心に近年様々な分野にて成功を納めているTransformerでは、入力トークンの位置情報をモデルに考慮させるために「positional encoding（位置エンコーディング）」と呼ばれる処理が必要になります。 この位置エンコーディングは通常、トークン系列の開始時点を基準とした絶対的な位置情報を埋め込みます。 しかし、タスクによってはトークンの絶対的な位置ではなくトークン間の相対的な位置関係をモデルに考慮させたい場合もあると思います。 そういった需要に応えるため、トークン間の相対的な位置を考慮した位置エンコーディング技
TLM（Task-driven Language Modeling）の手法を使って、効率的に事前学習済BERTモデルの精度を超えられるか検証してみる - Qiita
TLM（Task-driven Language Modeling）の手法を使って、効率的に事前学習済BERTモデルの精度を超えられるか検証してみる自然言語処理NLPberthuggingfaceTLM はじめに TLM（Task-drive language Modeling）という手法を提唱する論文を読んで、内容が面白そうだったので、実際に実装してみて、TLMの効果を検証してみました。 実装する上で色々と勉強になったので、誰かのためになるのでは、と思い記事としてまとめてみようと思います。 TLM: Task-drive language Modelingとは？ NLP From Scratch Without Large-Scale Pretraining: A Simple and Efficient Frameworkという論文で紹介されている手法です。 TLMの課題背景は以下のよ
LATTE: LAnguage Trajectory TransformErの紹介 - Qiita
はじめに この記事は、基盤モデル×Roboticsのカレンダー13日目になります。 ほかにもすごい興味深い記事がたくさんあるので気になった方は↓から見ていってください！ (ちなみに僕も今回初めて基盤モデルというものを知りました。自分自身、機械学習が専門ではないので、何か間違いがあればご指摘ください。) 基盤モデルとは？という方は @MeRT さんの以下の記事が参考になるかと思います。(上記アドベントカレンダー1日目の記事ですね) また、本論文はMicrosoftのプロジェクトページ、論文ともに公開されているので、本記事はラフな感じでいきたいと思います。 本記事 ＞ プロジェクトページ ＞ 論文という順で取っ付きやすくなればいいなーと思います。 LATTEとは？ 論文タイトルは「LATTE: LAnguage Trajectory TransformEr」です。 ミュンヘン工科大学とMicr
[輪講資料] Text Embeddings by Weakly-Supervised Contrastive Pre-training
大規模な弱教師あり対照学習によって訓練された強力なテキスト埋め込みモデルE5について解説した輪講資料です。 元論文: https://arxiv.org/abs/2212.03533
![[輪講資料] Text Embeddings by Weakly-Supervised Contrastive Pre-training](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e23aa7393db52ebb8aed62066085fef4123c4498/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2Fe5c4717713a84e579b44c4ef9898f618%2Fslide_0.jpg%3F29994898)
【論文5分まとめ】Ota: Optimal transport assignment for object detection
この記事は、論文の内容を5分くらいで読めるようにまとめた記事です。そのため、前提となる知識や関連研究に関する説明は大幅に省略しています。 基本的には筆者の備忘録ですが、面白そうと思ったら是非ご自身でも読んでみてください。 概要 物体検出モデルにおいて、予測された矩形と真の矩形（gt）の割り当ては、重要な課題の一つである。例えば、RetinaNetであれば、gtとアンカーのIoUが閾値以上であれば、そのアンカーから作られる予測矩形のターゲットとしてgtが割り当てられる。また、FCOSであれば、gtの中心に近い位置やgtの領域に対応する位置から作られる予測矩形にgtを割り当てる。 しかし、このような静的な割り当ては、以下の図のような複数のgtに所属してもよさそうな曖昧な領域の存在の扱いを難しくし、不適切なターゲットによる有害な勾配を生じさせる。 このような問題を回避するために、近年はさまざまな
読んだ: 集合知プログラミング - ひだまりソケットは壊れない
ユーザーへの推薦やカテゴリ分類、いわゆるデータマイニングに興味があったので読みました。 集合知プログラミング 作者: Toby Segaran,當山仁健,鴨澤眞夫出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2008/07/25メディア: 大型本購入: 91人 クリック: 2,220回この商品を含むブログ (275件) を見る 本書では集合知について次のように書かれています。 人々は集合知という言葉を長い間使い続けてきた。 それは新たなコミュニケーション技術の到来とともに、ますます人気と重要性を増して来ている。 集合知という表現は、集団の意識や超常現象を想起させるが、技術者がこの表現を使う場合は、今までにない知性を生み出すために、集団の振る舞い、嗜好、アイデアを結びつけることを指す。 『集合知プログラミング』 1.1 節 「集合知とは何か?」 本書は、何らかの集団 (例えば web ペー
画像の回転などの変換処理が埋め込みベクトルに与える影響を確認してみた | DevelopersIO
こんちには。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの中村(nokomoro3)です。 今回は小ネタですが、画像の反転や位置の違いが埋め込みベクトルにどの程度影響を与えるのか知りたかったので、本記事で試してみたいと思います。 使用する画像 ネコの画像をいらすとやから拝借しました。 こちらに対して、以下のような変換を加えてみます。 サイズ変更 回転 位置替え モノクロ化 そしてネコ以外の画像も比較のため、以下のイヌの画像も使ってみます。 これらの画像データを Titan Multimodal Embeddings で埋め込みベクトルに変換して、コサイン類似度を比較してみようと思います。 埋め込みモデルについて 使用する埋め込みモデルは以下を用います。 Amazon Titan Multimodal Embeddings G1 model - Amazon Bedrock こちらはテキス
【ニューラルネットワークの判断根拠抽出】TCAV - ピクセルの重要度から概念の重要度へ - - Qiita
今回はICML2018に採択された論文，Interpretability Beyond Feature Attribution: Quantitative Testing with Concept Activation Vectors (TCAV)に関してまとめたいと思います。 判断根拠系の手法では基本的にどのピクセルが判断に重要であったか？を主眼に置くことが多いですが（この辺とかこの辺），この論文で提案される手法はピクセル単位ではなく人間の考える概念的な観点から重要度を抽出する面白い方法を取っています。（認知心理学とかヒューマンインターフェースとかそう言った観点の研究ではないです。念のため。） 第一著者はニューラルネットの判断根拠抽出手法としてはメジャーなSmoothgradの著者の一人です。所属はGoogle Brainであり，機械学習の判断根拠をまさに研究されている人です。 本論文の
【論文紹介】Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction - sola
今回は、KDD 2018で発表されたCTR (Click Through Rate) 予測に関する論文 Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction を紹介したいと思います。CTR予測は、広義では注目している行動を起こす確率予測であるので、レコメンドに関する論文と捉えることもできます。なお、1週間前くらいに Machine learning papers reading pitch #3 というイベントで、ATRank というリコメンドの汎用的な方法論の論文について紹介しましたが（資料はこちら）、著者らの所属は同じAlibabaです。（ただ著者は全く違います） なお自前で再実装したものは、以下にあります。 github.com 概要 従来手法 提案手法 従来手法の問題点 Deep Interest Network LSTMな
CNNによる画像分類：背景の影響を低減させる正則化 - Qiita
はじめに CNNを用いた画像分類モデルを構築するときに、認識したい物体をちゃんと認識したモデルを作るのは結構難しかったりします。特に学習に用いるデータが少なくて偏りがあると以下の例のように画像の背景に基づいた分類モデルになってしまうこともあり得ます。 画像引用：https://arxiv.org/abs/1602.04938 この記事では画像の背景の影響を少しでも減らして認識したい物体を認識したモデルを作るための手法として、Orthogonal Sphere Regularizationという正則化があったので試してみます。 今回の記事で参考にした論文はこちら↓ 使用したコードは以下のGitHubリポジトリに置いてあります。PyTorchでCNNを構築し、学習はGoogle ColaboratoryのGPUを用いて行なっています。 Orthogonal Sphere Regularizat
CNNで系列モデリングをするTemporal Convolutional Network(TCN) - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事では**時系列モデリングにはRNNよりCNNのほうが有効である**と提唱してる[論文](https://arxiv.org/pdf/1803.01271.pdf)と、その中で提案されている手法**Temporal Convolutional Network(TCN)**について紹介します 論文概要 タイトル : An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling 論文URL : https://
[論文紹介] AdaLoRA
ICLR22のLoRA[1]の後続研究であるAdaLoRA[2]（ICLR23にposterで採択）の解説です． 書誌情報です． Q. Zhang, M. Chen, A. Bukharin, P. He, Y. Cheng, W. Chen, and T. Zhao, "Adaptive Budget Allocation for Parameter-Efficient Fine-Tuning," in ICLR, 2023. 輪講スライドも公開してるので，良ければそちらも参照していただければ． 関連リンク ガチプロによる査読であるところのOpen Review Paper ICLR23版 arXiv版 PEFT v0.3.0における実装箇所 src/peft/tuners/adalora.py - class AdaLoraModel src/peft/tuners/adalora.p
![[論文紹介] AdaLoRA](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/73b0f316366d2e2fbc80769a8de30b611146b25d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--VvVCh99j--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B%2525E8%2525AB%252596%2525E6%252596%252587%2525E7%2525B4%2525B9%2525E4%2525BB%25258B%25255D%252520AdaLoRA%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3A5ei74R0%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2U3ZTY5ODlmZjkuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
[論文メモ] SCDV : Sparse Composite Document Vectors using soft clustering over distributional representations - Qiita
前置き SCDV : Sparse Composite Document Vectors using soft clustering over distributional representations 文書ベクトルをお手軽に高い精度で作れるSCDVって実際どうなのか日本語コーパスで実験した(EMNLP2017) の記事が圧倒的にわかりやすいのでそっちも見たほうがいいよ!! SCDVの概要 document embeddingの新しい手法。文書分類だけでなく情報探索等にも活用できる。数値実験では既存の方法(doc2vec, LDA, NTSG)に比べ高い精度が出た。 アルゴリズムのアイデアは、 単語はトピックを持つ。 医療、スポーツ、政治など 文書に多く含まれるトピックと同じトピックを持つ単語のほうが影響力が大きい。 医療の単語が多く含まれるとき、政治に関係する単語の影響力は小さくなる。
![[論文メモ] SCDV : Sparse Composite Document Vectors using soft clustering over distributional representations - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4987e0158411a6da567f4a2d9780f253920ff983/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRmxoMy5nb29nbGV1c2VyY29udGVudC5jb20lMkYtWGRVSXFkTWtDV0ElMkZBQUFBQUFBQUFBSSUyRkFBQUFBQUFBQUFBJTJGNDI1MnJzY2J2NU0lMkZwaG90by5qcGclM0ZzeiUzRDUwP2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPTc4Mjg1MTEyNzE5MzNkNDkxMWUzMmU1ZDgxMzk4MzJm%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D947fde513a1729d67a46e61f29841087%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCJUU4JUFCJTk2JUU2JTk2JTg3JUUzJTgzJUExJUUzJTgzJUEyJTVEJTIwU0NEViUyMCUzQSUyMFNwYXJzZSUyMENvbXBvc2l0ZSUyMERvY3VtZW50JTIwVmVjdG9ycyUyMHVzaW5nJTIwc29mdCUyMGNsdXN0ZXJpbmclMjBvdmVyJTIwZGlzdHJpYnV0aSVFMiU4MCVBNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1wYWQ9MCZzPWNmY2Q3NGUwNDk1ZDBmODEyNWRhNzM0OWY5NWYxZWVm%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBuaXNoaWJhJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9Njk0N2UxOTZjY2U2MGQ4YWIxMzJkYTM2MzVmMDliY2U%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dcb28b48ee34076e1e24559514c12d1ab)
スケールと形状を学習可能なConvolution: Modulated Deformable Convolution (Deformable ConvNets v2)を実装 - Qiita
2018/11/27にarXivに投稿された論文「Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results」で、スケールと形状を学習可能なConvolutionであるModulated Deformable Convolutionが提案されています。おもしろそうな手法だったのでPyTorchで実装してみました。 ソースコードはこちら https://github.com/4uiiurz1/pytorch-deform-conv-v2 Modulated Deformable ConvolutionはDeformable Convolutional Networksで提案されているDeformable Convolutionの改良版ですので、初めにDeformable Convolutonについて簡単に説明します。 Deformable
『Phase reconstruction based on recurrent phase unwrapping with deep neural networks』に基づく位相復元手法をPyTorchで実装した - 備忘録
はじめに 手法 実装 実験 音声の分析条件 実験結果 おわりに 追記 はじめに Masuyama氏らによる位相復元手法 "Phase reconstruction based on recurrent phase unwrapping with deep neural networks"が2020年に提案されている． https://ieeexplore.ieee.org/document/9053234 arxiv.org 本手法は，まずDNNで位相の微分（時間方向・周波数方向）を推定し，次に推定した微分に基づいて位相を再帰的に求める（積分する，アンラッピング）という2段階の処理からなる．位相が波形のずれに敏感という問題を回避しつつ，従来のDNNによる位相の直接推定（von Mises DNN）よりも高い精度で位相を推定することができる，というわけである．「位相を再帰的に求める」 rec
RWA (Recurrent Weighted Average) モデルを学習させてみた in Keras - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? RWA (Recurrent Weighted Average) とは？ 論文 (Machine Learning on Sequential Data Using a Recurrent Weighted Average) はこちら 上図の c が RWA のモデル概略図です (a は通常の LSTM、b はアテンション付きの LSTM)。 RWA とは、系列データを扱う再帰的ニューラルネットワーク (Recurrent Neural Networks; RNN) の派生のひとつです。 提案論文中では、RNN の実装としてよく使用され
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ゼロショット物体検出の研究動向