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「AIは本当に私たちの感情を理解できるのか？このAIの論文では、ビジョン・トランスフォーマーモデルを用いた高度な顔の感情認識について探求されています」

以下のHTMLコードを日本語に翻訳してください: FERはヒューマンコンピュータインタラクション、感情分析、感情計算、仮想現実において重要な役割を果たしています。それは機械が人間の感情を理解し、対応するのを支援します。手法は、マニュアルの抽出からCNNおよびトランスフォーマーベースのモデルへと進化しています。応用にはヒューマンコンピュータインタラクションの改善やロボットの感情応答の向上などがあり、FERは人間と機械のインターフェース技術において重要です。 FERの最先端の手法は大きく変化してきました。初期のアプローチは手動で作成された特徴量とサポートベクターマシンやランダムフォレストなどの機械学習アルゴリズムに大きく依存していました。しかし、ディープラーニング、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の登場により、FERは複雑な表情の空間パターンを巧みに捉えることができるようになりました。それらの成功にもかかわらず、画像の品質、照明条件の変動、人間の表情の複雑さなど、対照度の変動、クラス間のバランスの取れていないデータセット、目隠しなどの課題が依然として存在しています。さらに、FER2013リポジトリなどのデータセットのバランスの取れていない性質がモデルの性能に影響を及ぼしています。これらの課題の解決は、FERの精度と信頼性を向上させることを目指す研究者にとっての焦点となっています。これらの課題に対応するため、最近の論文「Augmented Balanced Datasetsを使用した顔の感情認識におけるVision Transformerモデルの比較分析」は、FER2013のような既存のデータセットの制限に対処するための新しい手法を紹介しています。この研究では、異なるVision Transformerモデルのパフォーマンスを顔の感情認識において評価することを目的としています。また、拡張とバランスの取れたデータセットを使用してこれらのモデルを評価し、顔の表情に正確に感情を認識する能力を確認することに重点を置いています。具体的には、提案された手法は、FER2013リポジトリから品質の低い画像を洗練させ、水平反転、トリミング、パディングなどの高度なデータ拡張手法を用いて新しいバランスの取れたデータセットを作成することが含まれています。この新しいバランスの取れたデータセットであるFER2013_balancedは、データの不均衡を正し、さまざまな感情クラスの間で公平な分布を確保することを目指しています。データの拡張と品質の低い画像の除去により、研究者はデータセットの品質を向上させ、したがってFERモデルのトレーニングを改善することを意図しています。この論文では、データセットの品質がバイアスの予測を緩和し、FERシステムの信頼性を高める上での重要性について詳しく説明しています。最初に、この手法ではFER2013データセットから品質の低い画像を特定し、除外しました。これには対比度の低い画像や目隠しのある画像などが含まれており、これらの要因はそのようなデータセットでトレーニングされたモデルのパフォーマンスに大きく影響します。その後、クラスの不均衡問題を軽減するために拡張が行われました。この拡張は、代表されていない感情の表現を増やすことを目指し、FER2013_balancedデータセット内の各感情カテゴリに対して画像数を均等にすることを目指しました。この後、この手法では幸せ、中立、悲しみなどの過剰なクラスから多くの画像を削除することでデータセットをバランスさせました。この手順により、FER2013_balancedデータセット内の各感情カテゴリについて画像の数を均等にすることを目指しました。バランスの取れた分布は、多数派クラスに対するバイアスのリスクを軽減し、FER研究のより信頼性のある基準を確保します。データセットの問題を解決することへの重点は、顔の感情認識の研究における信頼性の高いスタンダードを確立する上での重要な役割を果たしています。この手法により、バランスの取れたデータセットの構築後、Tokens-to-Token ViTモデルのパフォーマンスが顕著に向上しました。このモデルは、FER2013_balancedデータセットで評価された際に、オリジナルのFER2013データセットに比べて高い精度を示しました。分析はさまざまな感情カテゴリを網羅しており、怒り、嫌悪、恐怖、中立的な表現に対して大きな精度向上が示されています。Tokens-to-Token ViTモデルは、FER2013_balancedデータセットで74.20%の総合精度を達成し、FER2013データセットでの61.28%に対して、提案手法のデータセット品質の向上とそれによる顔の感情認識タスクのモデルのパフォーマンスの改善の効果を強調しています。まとめると、著者はデータセットの品質を向上させることによりFERを向上させる画期的な手法を提案しました。そのアプローチは品質の低い画像を入念にクリーニングし、高度なデータ拡張技術を用いてバランスの取れたデータセットFER2013_balancedを作成することを含んでいます。このバランスの取れたデータセットは、Tokens-to-Token ViTモデルの精度を大幅に向上させ、データセットの品質がFERモデルのパフォーマンス向上において重要な役割を果たすことを示しています。この研究は、データセットの入念なキュレーションと拡張がFERの精度向上に与える重要な影響を強調し、ヒューマンコンピュータインタラクションと感情計算の研究において有望な展望を開いています。記事「AIは本当に私たちの感情を理解できるのか？このAI論文はビジョントランスフォーマーモデルを使用した高度な顔の感情認識を探求します」は、MarkTechPostで最初に掲載されました。

Google DeepMindの研究者がDiLoCoを導入：効果的かつ強靭な大規模言語モデルのトレーニングのための新しい分散型、低通信マシンラーニングアルゴリズム

現実世界のアプリケーションにおける言語モデルのソアリング能力は、標準的なバックプロパゲーションのような従来の方法を使用しての大規模トレーニングに関連する複雑な課題によってしばしば制約されます。Google DeepMindの最新のブレークスルーであるDiLoCo（Distributed Low-Communication）は、言語モデルの最適化において新たな基準を設定します。研究チームの論文「DiLoCo：分散低通信言語モデルのトレーニング」では、革新的な分散最適化アルゴリズムを紹介し、緩く接続されたデバイスのクラスタ上で操作することで、驚異的なパフォーマンス向上と通信の500倍の削減を実現しています。 Federated Learningの原則に触発され、研究者たちは広く認識されたFederated Averaging（FedAvg）アルゴリズムの変種を考案し、FedOptアルゴリズムに似た要素を注入しました。DiLoCoは内部最適化手法としてAdamWを戦略的に取り入れ、外側の最適化手法としてNesterov Momentumを活用し、従来のトレーニングパラダイムに内在する課題に立ち向かう巧妙な融合を実現しています。 DiLoCoの輝きは、3つの基本的な柱にあります： 1. 限られた共有位置の要件：各ワーカーは共有位置のデバイスを必要としますが、必要な総数は著しく小さく、物流の複雑さが軽減されます。 2. 通信頻度の削減：ワーカーはすべてのステップで通信する必要はなく、𝐻ステップごとに同期するだけで、通信オーバーヘッドを数百または数千に大幅に削減します。 3. デバイスの異質性：クラスタ内のデバイスは同一である必要がありますが、DiLoCoは異なるクラスタが異なるデバイスタイプを使用して運用できる柔軟性を提供します。 DiLoCoのトレーニングプロセスは、事前トレーニングされたモデル𝜃（0）を複数回複製することで行われます。各ワーカーは独自のデータシャードでモデルのレプリカを独立してトレーニングし、𝐻ステップ後に外部グラデーションを平均化し、外部最適化手法がグローバルパラメータコピー𝜃（1）を更新し、それがワーカーに配布されます。このサイクルは𝑇回繰り返され、各レプリカのトレーニングは異なるグローバル位置で異なるアクセラレータを使用して行われます。 C4データセットを用いた実験では、8つのワーカーを使用したDiLoCoは、通信を驚異的な500倍削減し、完全同期最適化と同等のパフォーマンスを達成します。さらに、DiLoCoはワーカー間のデータ分布の変動に対して非常に強い耐性を示し、トレーニング中にリソースの可用性の変化にシームレスに適応します。要するに、DiLoCoは複数の接続が弱いマシン上でトランスフォーマー言語モデルのトレーニングを分散するための堅牢で革新的な解決策として浮上しています。この画期的なアプローチは、インフラの課題だけでなく、卓越したパフォーマンスと適応性を示し、言語モデルの最適化において大きな飛躍をもたらします。この投稿は、Google DeepMind Researchers Introduce DiLoCo: A Novel…

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AWSを使った生成AIを活用したクラウド上の新しい構築の時代へようこそ

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