Attentionは不要!?Google BrainによるTransformer型モデルに対抗できるgMLPを詳細解説！
Attentionは不要!?Google BrainによるTransformer型モデルに対抗できるgMLPを詳細解説！ 2021.05.26 AI論文 学術研究, 画像処理, 自然言語処理 はじめに Google Brainが全結合層を基本としたニューラルネットワークがTransformerと同程度の精度を出すことができることを研究で明らかにしました。この結果、NLP（自然言語処理）だけではなく、最近ではCV（画像処理）の分野でもデファクトスタンダードになりつつあったTransformerをベースとしたモデル構成に再考が求められることになります。 なお、今回利用した図はすべて下記論文（「Pay Attention to MLPs」）から引用しております。 ●Transformer系の解説記事 Facebookチームが開発した画像分類にTransformerを利用した効率モデルDeiTを紹
なぜGoogle Meetの背景ぼかしが最強なのか（一般公開版）
はじめに 最近ついに、Google Meet に背景ぼかし機能が利用可能になりましたよね。日本語だとインプレスのケータイ Watchの記事などで紹介されてます。確か 2020 年 9 月末前後で順次リリースされていたと記憶しています。 このときは「背景ぼかし」の機能しかなかったのですが、最近（私が気づいたのは 2020/10/30）更にアップデートされました。アップデートで「背景差し替え」機能が付いて、ぼかし機能もぼかし効果が強弱 2 つから選べるようになりました。まだ日本語のニュース記事は見てないですが、Googleによるアップデートの発表はちゃんとされています。 そして、Google AI Blog でBackground Features in Google Meet, Powered by Web MLという記事が公開され、実装についての解説がされました。 この記事はその解説記事を
ラーメン二郎とブランド品で AutoML Vision の認識性能を試す | Google Cloud 公式ブログ
この投稿は米国時間 3 月 26 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Posted by Google Cloud デベロッパー アドボケイト 佐藤一憲 この 3 つのラーメンは、41 店舗あるラーメン二郎のうち 3 店舗で作られたものです。それぞれ、どの店舗で出されたものか分かりますか？ データ サイエンティストの土井賢治さんが作成した機械学習（ML）によるラーメン識別器を使えば、それぞれの微妙な盛り付けの違いを見分けることで、95% の精度で店舗を特定できます。 この写真を見ても分かるとおり、ラーメン二郎の相当コアなファンでもなければ、ラーメン画像から 41 店舗のどこで作られたかを見分けることは簡単ではありません。テーブルやどんぶりの色、形にあまり違いのない場合が多いのです。 土井さんは、ディープ ラーニングを使ってこの問題を解けるか興味を持ち、インターネット上から 48
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