Search Results CLIP

このAIニュースレターはあなたが必要なものです #68

今週は、マルチモーダルの能力を持つ GPT-4 に対抗する候補として、新しいオープンソースのマルチモーダルモデルである LLaVA v1.5 の登場を目撃しましたそれはシンプルな...

中途の旅行 vs 安定した拡散：AI画像生成器の戦い

「Midjourney vs Stable Diffusion、あなたにとって最適なのはどちら？両方のAI画像生成機の強みと弱みを探ってみましょう」

グーグルとコーネル大学の研究者がDynIBaRを紹介しました：AIによるダイナミックシーン再構築の革命化

GoogleとCornellの研究者たちによる新しい論文が発表され、DynlBaRという新しい手法がフォトリアリスティックなフリービューポイントレンダリングの生成に使用されましたそして、チームによれば、これは複雑でダイナミックなシーンの単一のビデオから可能となりました近年、コンピュータビジョンの分野では驚くべき進歩が見られています...

「凍結された大規模言語モデルによるビジュアル質問回答」

この記事では、コンピュータビジョンと自然言語モデルの橋渡し技術であるQ-Formerを使用して、ビジュアルな質問応答システムを作成します必要な理論を説明し、以下を…

「ChatGPTがGPT-4V（Vision）とともに視覚を獲得することで、マルチモーダルAIが進化します」

「OpenAIのGPT-4におけるマルチモーダルAIの進歩、その先見性のある機能、AIによる相互作用におけるテキストとビジュアルの融合の変革的な影響を探索してください」

AIとオープンソースソフトウェア：誕生時に分かれたか？

この記事では、ルイスがオープンソースソフトウェアと機械学習の交差点と将来について読者と共有します多くの記事が機械学習コミュニティによってオープンソースソフトウェアがどのように使用されているかをカバーしていますが、この投稿では両者の類似点に焦点を当てています...

Artificial Intelligence

イメージセグメンテーション：詳細ガイド

画像セグメンテーションとは、コンピュータ（またはより正確にはコンピュータに保存されたモデル）が画像を取り込み、画像内の各ピクセルを対応するカテゴリに割り当てる能力を指します例えば、それは...

このAI論文は、概念関連伝播（CRP）を用いて、「どこ」や「何」を解き明かすための深層学習モデルの理解に新たなアプローチを提案しています

“`html 機械学習と人工知能の分野は非常に重要になっています。日々進歩している新たな技術があります。この領域はあらゆる分野に影響を与えています。洗練されたニューラルネットワークアーキテクチャを利用することで、各セクターで非常に高い精度を誇るモデルがあります。その正確な性能にもかかわらず、これらのニューラルネットワークの動作を完全に理解する必要があります。これらのモデル内で属性選択と予測を司るメカニズムを知り、結果を観察および解釈する必要があります。ディープニューラルネットワーク（DNN）の複雑で非線形な性質は、望ましくない特徴にバイアスを示す可能性のある結論につながることがしばしばあります。彼らの論理の固有の不透明性は、さまざまな関連するアプリケーション領域で機械学習モデルを適用することが困難になります。AIシステムがどのように意思決定を行うかを理解するのは簡単ではありません。そのため、Thomas Wiegand教授（Fraunhofer HHI、BIFOLD）、Wojciech Samek教授（Fraunhofer HHI、BIFOLD）、Sebastian Lapuschkin博士（Fraunhofer HHI）は、論文で関連性伝播（CRP）の概念を紹介しました。この革新的な手法は、属性マップから人間に理解可能な説明までの経路を提供し、AIの個々の意思決定を人間が理解できる概念を通じて解明することを可能にします。彼らはCRPを、既存の説明モデルを補完し豊かにするディープニューラルネットワークの高度な説明手法として強調しています。CRPは、個々の予測に関する「どこで」と「何を」の質問に答えるためのローカルとグローバルな視点を統合することで、AIのアイデアを使用し、それらが入力に与える影響を考慮する個別のニューラルネットワークセグメントを明らかにします。その結果、CRPは人々が理解できる言葉でAIによる意思決定を説明します。研究者たちは、この説明可能性のアプローチがAIの入力から出力までの予測プロセスを調査することを強調しています。研究グループは、AIアルゴリズムが判断を下す方法を示すためにヒートマップを使用する技術をすでに開発しています。 Fraunhofer HHIのExplainable Artificial Intelligence研究グループの責任者であるSebastian Lapuschkin博士は、新しい技術について詳しく説明しています。彼は、CRPが説明を、全てのピクセルの存在する入力空間（イメージがある場所）から、ネットワークの上位層によって形成された意味豊かな概念空間へ転送すると説明しました。研究者たちはさらに、CRPとして知られるAIの説明可能性の次の段階が、AIモデルの研究、評価、パフォーマンスの向上のための新しい機会を開拓していると述べています。 CRPベースの研究を使用して、モデルの設計とアプリケーションドメインを探求することによって、モデル内のアイデアの表現と構成の洞察と、予測におけるそれらの影響の定量的評価を取得することができます。これらの調査は、CRPの力を活用してモデルの複雑なレイヤーに入り込み、概念の景色を解明し、さまざまなアイデアが予測的な結果に与える定量的影響を評価します。 “`

「Amazon SageMakerを使用して、マルチモダリティモデルを用いた画像からテキストへの生成型AIアプリケーションを構築する」

この投稿では、人気のあるマルチモーダリティモデルの概要を提供しますさらに、これらの事前訓練モデルをAmazon SageMakerに展開する方法も示しますさらに、特に、eコマースのゼロショットタグと属性生成および画像からの自動プロンプト生成など、いくつかの現実世界のシナリオに焦点を当てながら、これらのモデルの多様な応用についても議論します

「頻度をより頻繁に使用する」

周波数領域解析、音声処理、振動解析、音声フィルタリング、ユーザーの感情分析、時系列データ拡張を、すべて Python で高速フーリエ変換を使用して行います主に機械学習やAIモデルに取り組むエンジニアやデータサイエンティスト向けです時間系列、健康、コンピュータビジョン、自然言語処理向けです

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