[RSJ24] Object Segmentation from Open-Vocabulary Manipulation Instructions Based on Optimal Transport Polygon Matching with Foundation Models
はじめまして、新卒フロントエンドエンジニアのぺいです。 JX通信社でフロントエンドの開発はReactが主流になっており、React Hooksを使った開発が欠かせません。hooksは便利な反面、適材適所使い所を理解していないと逆にパフォーマンスが悪くなってしまう場合があります。そこで今回は普段フロントエンドを書かない人も勉強会に参加するのを考慮し簡単な改善から応用としてReactで書かれたFASTALERT *1の改善まで行ってもらいました。 前提条件 勉強会の内容 再レンダリングされているコンポーネントを見つける なぜ再レンダリングされてしまうのか 改善方法 コンポーネントのメモ化 関数のメモ化 最終的な変更箇所 毎回コンポーネントや関数をメモ化すべきなのか コストの高い計算 無駄なレンダリング カスタムhooks 最後に 参考 前提条件 react 17.0.1 勉強会の内容 最終的な
Googleアカウントさえあれば無料でPythonの機械学習プラットフォームが使えるColaboratory(通称Colab)というサービスがある。既に本連載でも何度か紹介したことがあるが、3月末に待望の有料プランが日本でも始まった。有料プランでも制限はあるもののGPUを備えた超高性能マシンが月1072円で使い放題になったのは大きい。実際に有料版を試してみたので使い勝手を紹介しよう。 1072円で高性能マシンが使い放題に Colabについて復習してみよう まずは、改めてPythonのColabについて紹介しよう。一言で言うならGoogle Colabはブラウザ上で使えるPythonの実行環境だ。Googleが無料で提供しており、教育用途や研究用に使えるものだ。 そもそもPythonで人工知能(AI)を、特に機械学習を試してみたいという人は多いことだろう。ところが、Pythonや機械学習の実
概要 言語モデルとは、人間が話したり書いたりする「言葉」を、単語の出現確率でモデル化したものです。昨今ではニューラルネットワークによる言語モデル (ニューラル言語モデル) が広く使われています。言語モデルには、左から右に順々に単語を予測するCausal Language Model (CLM) と、文中の単語を一部隠して「穴埋めクイズ」を解くMasked Language Model (MLM) があります。大規模な言語データを用いて、CLMやMLMのような方式で学習することで、高品質な言語モデルの構築が可能になります。 最近では、MLMのBERTやCLMのGPT-3などがメディアに取り上げられることも多くなってきました。メディア研究開発センターでは、過去30年にわたって蓄積してきた記事データを用いて言語モデルの構築と、自動要約や文書分類などのタスクへの応用研究を行っています。 各言語モデ
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