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2023年6月15日のブックマーク (13件)

  • 「統計的機械学習」の中核としての統計数理シンポジウム(オンライン開催) | 統計数理研究所

    【開催日時】 2023年5月25日(木)14:00-18:00 【開催形式】 オンライン(Zoomウェビナー) 事前登録参加無料 » 参加登録はこちらから 【趣旨】 「統計的機械学習」について、研究成果の社会還元に積極的に取組む第一線の研究者が、産学連携による経験を踏まえ、将来に向けたメッセージを発信する。 【対象】 企業・大学・官公庁等でデータサイエンス・統計・産学官連携等にご興味をお持ちの方。 プログラム (講演題目は決まり次第、順次掲載します。) 基調講演1生成モデルは世界をどのように理解しているのか 株式会社Preferred Networks 代表取締役 最高研究責任者 岡野原大輔 大規模言語モデルや拡散モデルは高忠実で多様なデータを生成できるモデルであり、さらに獲得したモデルを使って様々なタスクをプロンプトで指示し、ゼロショットもしくは少量の追加学習データで実現できることがわか

    xiangze
    xiangze 2023/06/15
  • AMD MI300X 発表、NVIDIA DGX H100の対抗品が出るのはいつか? - Vengineerの戯言

    はじめに AMDがMI300Xを発表しました。MI300Aに対して、CPU die x 3 の変わりの GPU die を追加し、GPU die が4つになります。また、メモリHBM3が各GPU dieに対して、24GB で 8個のHBM3 で 192GB搭載されています。 www.youtube.com www.youtube.com AMD Instinct MI100 : 2020.11、TSMC 7nm、750 mm²、HBM2(32GB) MI250X/M250 : 2021.11、TSMC 6nm、724 mm2、2 die、HBM2E(128GB) MI210 : 2021.12、TSMC 6nm、724 mm2、1 die、HBM2E(64GB) MI300A : 2022.6、TSMC 5nm/6nm、HBM3(128GB) MI300X : 2023.6、TSMC 5n

    AMD MI300X 発表、NVIDIA DGX H100の対抗品が出るのはいつか? - Vengineerの戯言
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    xiangze 2023/06/15
  • 棚橋 耕太郎/Kotaro Tanahashi

    大学院では高分子の物性の理論解析を行う。大学院の時にCloud LaTeXというLaTeXをオンラインで編集出来るサービスをローンチし、現在では6万人以上が登録するサイトに。2015年にリクルートに新卒で入社し、機械学習で広告・人材マッチング・配送ルートなどの最適化を行った。量子アニーリング技術を社会実装する中で未踏のプロジェクトに関わり、2018年にIPAの未踏ターゲット事業のプロジェクトマネージャ(PM)に着任。実装を手がけた量子アニーリングを簡単に使うためのPythonライブラリ"PyQUBO"というOSSは、業界のデファクトスタンダードとなる。学生時代より解きたいと考えていた完全自動運転というグランドチャレンジに挑戦するため、Turingにジョイン。

    棚橋 耕太郎/Kotaro Tanahashi
    xiangze
    xiangze 2023/06/15
  • 僕が普段よく使うLaTeXのプリアンブル|羽

    僕が普段よく使っているLaTeX文書の書式を載せておきます。ご自由に参考になさってください! 想定: ・の証明の行間を埋めてまとめたノートを作りたい! ・膨大な文書をできるだけ手軽に効率よく編集したい! 特徴: ・LuaLaTeX & jlreq を使用します。 ・Macからヒラギノ書体を表示させます。(luatexja-preset) ・定理環境を見やすくデザインしてあります。(tcolorbox) ・カラーユニバーサルデザインにも対応。(definecolor) ・膨大な文書を効率よく管理できます。(docmute, input) ・まとまった1つのPDFと,章ごと節ごとのPDFを, 使い分けて出力することができます。 ・100ページ超の勉強用ノートの作成に向いています。 書式見: 定理環境の使用例以下,コードを載せます。 (1) メインのファイル main.tex %------

    僕が普段よく使うLaTeXのプリアンブル|羽
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    xiangze 2023/06/15
  • CNN-based End-to-end Autonomous Driving on FPGA Using TVM and VTA

  • 「CVPR2023-速報-」ResearchPortトップカンファレンス定点観測 vol.9 | ResearchPort [リサーチポート]

    記事3行要約: ● CVPR2023で今年も過去最多2,357件の論文が採択された ● 日人研究者の発表件数も過去最多の60件(のべ115名) ● 最多出現キーワードではTransformerを抑え[Diffusion model]が一位 トップカンファレンス定点観測シリーズ vol.9、「CVPR」の第3弾です。 これまでResearchPortでは、コンピュータビジョン分野で最高峰の会議であるCVPR(IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)における論文投稿数の増加とそれに伴う盛況感について2021年・2022年版を記事にしてきました。 *参照: 「CVPR」ResearchPortトップカンファレンス定点観測 vol.1 「CVPR2022」ResearchPortトップカンファレンス定点観測

    「CVPR2023-速報-」ResearchPortトップカンファレンス定点観測 vol.9 | ResearchPort [リサーチポート]
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    xiangze 2023/06/15
  • 「統計的機械学習」の中核としての統計数理シンポジウム

    統計数理研究所オープンハウス連携イベント 「統計的機械学習」の中核としての 統計数理シンポジウム セミナーは終了しました。多数のご参加をいただきありがとうございました。 【オープニング】 情報・システム研究機構理事 統計数理研究所長 椿 広計 オープニングの資料はこちら オープニングの録画はこちら 【基調講演1】 生成モデルは世界をどのように 理解しているのか 株式会社 Preferred Networks 代表取締役 最高研究責任者 岡野原 大輔 大規模言語モデルや拡散モデルは高忠実で多様なデータを生成できるモデルであり、さらに獲得したモデルを使って様々なタスクをプロンプトで指示し、ゼロショットもしくは少量の追加学習データで実現できることがわかっている。講演では生成モデルがどのようにして世界を理解できるようになっているか、またどのような課題や未解決問題が残されているのかについて説明す

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    xiangze 2023/06/15
  • PyQUBO によるアニーリングマシン利活用の効率化 - T-Wave

    今回は、(株)リクルートコミュニケーションズが開発し、オープンソースにより公開されたドメイン固有言語 PyQUBO (プレスリリース) を紹介する。PyQUBO は、組合せ最適化問題を制約なし二値変数二次計画問題 (QUBO)の形に定式化した後、D-Waveマシンや富士通デジタルアニーラといったイジングマシンに載せるために必要な問題データの変換を極めて簡略化するためのツールセットである。記事では、量子アニーリングマシン利活用におけるミドルウェア開発事例を体感していただくために、Karpの21の問題の一つである最小頂点被覆問題のソルバーアプリケーションを作るという具体例を通して、従来のD-Wave SAPIを用いたプログラミングスタイルとPyQUBOを用いたそれとを比較する。 PyQUBO (株)リクルートコミュニケーションズは、ドメイン固有言語『PyQUBO』を2018年9月25日にオー

    PyQUBO によるアニーリングマシン利活用の効率化 - T-Wave
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    xiangze 2023/06/15
  • 関数データ解析の概要とその方法

    関数データ解析は、観測個体1つ1つが時間の経過等により複数の観測値を得たときに、それを関数として扱い分析を行う方法です。対象となるデータは例えば、さまざまな都市における1年間の気温や、患者一人一人の病状の経時変化などが該当します。このような形式のデータに対して回帰、分類、主成分分析、時系列解析などが行われます。 このスライドでは、関数データ解析とはどういうものか、どのような場面で用いられるかについてまとめてみました。 こちらの論文も是非ご覧ください。 https://www.ism.ac.jp/editsec/toukei/pdf/67-1-073.pdf

    関数データ解析の概要とその方法
  • OpenAI API

    An API for accessing new AI models developed by OpenAI

    xiangze
    xiangze 2023/06/15
  • はじめに — 機械学習帳

    import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.item()) print(w.grad)

    はじめに — 機械学習帳
  • OpenAIのEmbeddings APIのベクトルを使って検索を行う | DevelopersIO

    今回はOpenAIEmbeddings APIを利用して文章検索を行ってみます。 このAPIを利用することで文章をベクトルに変換することが可能です。 この変換されたベクトル間の距離を計算することで、関連する文章が計算できるようになります。 OpenAIEmbeddingについて OpenAIAPIの一つにEmbeddings APIというものがあります。 これを利用すると文章をベクトルに変換することが可能です。 この変換されたベクトルは以下のような用途で利用できます。 検索(クエリとの関連性に基づくランキングの作成) クラスタリング(文章の類似性によるグループ化) レコメンデーション(関連する文章を持つ物のレコメンデーション) 異常検出(関連性が低い外れ値の特定) 多様性測定(類似性の分布の分析) 分類(最も類似したラベルでの分類) ここで言うベクトル形式への変換は以下のようなイメー

    OpenAIのEmbeddings APIのベクトルを使って検索を行う | DevelopersIO
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    xiangze 2023/06/15
  • GPT-3.5-turboの新機能を使ってCVPRの論文を良い感じに検索・推薦・要約するシステム

    はじめに 5月からTuringに中途入社した棚橋です。リクルートで広告配信システムの開発や量子アニーリングに関する研究開発に関わっていました。現在、Turingのリサーチチームで完全自動運転システムの研究開発に取り組んでいます。 3行でまとめ 今月開催されるCVPR2023では約2400もの論文が発表されるため、見るべき論文を事前に検索しておきたい。 社内で行われた大規模言語モデル(LLM)ハッカソンをきっかけに、LLMのEmbeddingを用いて論文の「検索・推薦・要約」システムを作成し公開した。 検索クエリに文章を使った曖昧な検索が行えたり、類似論文の推薦ができる。6/13にアップデートされたGPT3.5の新機能であるファンクション機能を使うことで、複数観点に分けて研究内容の要約を出力させた。 ↓ 今回作成した、LLMを使ったCVPR論文検索システム 事の発端 Turingは、ハンド

    GPT-3.5-turboの新機能を使ってCVPRの論文を良い感じに検索・推薦・要約するシステム
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    xiangze 2023/06/15