Search Results CLIP

「医療AIの基礎モデル」

「私たちはPLIPという医療AIの基盤モデルを説明しますPLIPは病理学のAIタスクをサポートするために構築されたビジョン言語モデルです」

「AIにおけるプロダクションシステムとは何ですか？例、動作方法、その他」

AIプロダクションシステムは意思決定の基盤です。これらのシステムは、製造ルールによって複雑なタスクを自動化し、データを効率的に処理して洞察を生成します。これらは、グローバルデータベース、製造ルール、制御システムから構成される知識集約型のプロセスを容易にする役割を果たします。その主な特徴は、シンプルさ、モジュラリティ、適応性、修正可能性です。AIプロダクションシステムは、前方推論や後方推論などの制御戦略に基づいて、その特性に応じてさまざまなタイプに分類されます。AIにおけるプロダクションシステムの理解は、AIの潜在能力を活用し、機械学習と統合し、展開時の倫理的な考慮事項に対処するために重要です。プロダクションシステムの構成要素 AIプロダクションシステムの構成要素は、次の3つの要素から成り立ちます：グローバルデータベース：グローバルデータベースはシステムのメモリとして機能し、操作に関連する事実、データ、知識を格納します。これは製造ルールが情報を参照して適切な意思決定を行い、結論を導くためのリポジトリです。製造ルール：製造ルールはシステムの中核となる論理を形成します。これらは、意思決定を行う際にシステムが従うためのガイドラインのセットです。これらの規則は、さまざまな入力や状況に対するシステムの反応を定義します。制御システム：制御システムは製造ルールの実行を管理します。ルールが適用される順序を決定し、効率的な処理とシステムのパフォーマンスの最適化を確保します。 AIにおけるプロダクションシステムの特徴 AIプロダクションシステムは、自動化された意思決定や問題解決のための多様で強力なツールとなるいくつかの重要な特徴を備えています：シンプリシティ：プロダクションシステムは、ルールのエンコードと実行を簡単に行う方法を提供します。これにより、開発者やドメインの専門家にとってアクセスしやすくなります。モジュラリティ：これらのシステムはモジュール化されたコンポーネントから構成されており、ルールの追加、削除、または変更を行うことなくシステム全体に影響を与えずに行うことができます。このモジュラリティは柔軟性とメンテナンスの容易さを向上させます。修正可能性： AIプロダクションシステムは非常に適応性があります。ルールは広範囲の再設計なしで更新や置換ができるため、システムが最新の要件に合わせて調整され、進化し続けることができます。知識集約型：これらのシステムは知識豊富なタスクの処理に優れています。包括的なグローバルデータベースに依存しています。適応性： AIプロダクションシステムは新しいデータやシナリオに動的に適応することができます。この適応性により、システムを持続的に改善することができます。 AIにおけるプロダクションシステムの分類 AIプロダクションシステムは、次の4つの一般的な分類に分類されます：単調プロダクションシステム：…

「ビルドしてプレイ！LLM搭載のあなた自身のV&Lモデル！」

大型言語モデル（LLM）はますますその価値を示しています画像をLLMに組み込むことで、ビジョン言語モデルとしてさらに有用になりますこの記事では、...

「人物再識別入門」

「人物再識別」は、異なる非重複カメラビューに現れる個人を識別するプロセスですこのプロセスは、顔認識に頼らずに、服装を考慮します...

「今日、何を見たと思う？このAIモデルは、あなたの脳の信号を解読して、あなたが見たものを再構築するんだよ」

脳。人体の最も魅力的な器官です。それがどのように機能するかを理解することが、生命の秘密を解き明かす鍵です。私たちはどのように考え、感じ、嗅ぐ、感じ、行動するのでしょうか？これらのすべての質問の答えは、脳の働きを理解することにあります。私たちが見るものに対する脳の反応を理解することは、高度な計算認知システムの開発につながる可能性があるため、研究の注目を集めています。機能的磁気共鳴画像法（fMRI）や脳波測定（EEG）などの高度なツールがあるため、科学者は視覚刺激によって引き起こされる脳活動を記録することができます。これにより、人間の脳がこれらの刺激に対してどのような反応を示すのかを解読し、再構築することへの関心が高まっています。人間の視覚知覚を研究する一般的なアプローチの1つは、被験者が実験中に見た画像やビデオを再構築することです。これは主にfMRIデータに基づいた計算手法、特に深層ニューラルネットワークを使用して行われます。しかし、fMRIデータの収集は費用がかかり、実用的な使用には不便です。つまり、もしMRI装置に入ったことがあるなら、おそらくそこにいることがどれほど不快かを知っているでしょう。誰もが喜んでそうした実験に参加することはありません。ここでEEGが登場します。EEGは、被験者がさまざまな刺激を見る間に脳信号を記録し、分析するより効率的な方法ですが、独自の課題もあります。EEG信号は時系列データであり、静止画像とは非常に異なります。これにより、刺激と対応する脳信号の一部をマッチングすることが困難になります。また、電極の誤配置や身体の動きなどの問題により、データに重大なノイズが生じる可能性があります。単純にEEGの入力を画素にマッピングして画像を再構築すると、品質の低い結果が得られます。一方、拡散モデルは生成モデリングの最先端アプローチとして登場しています。これらは画像合成やビデオ生成を含むさまざまなタスクに成功裏に応用されています。強力な事前学練習オートエンコーダの潜在空間で操作することにより、研究者はピクセル空間評価の制約を克服し、高速な推論を可能にし、トレーニングコストを削減しています。では、NeuroImageGenと出会いましょう。これは拡散モデルの力を使ってこの問題に取り組むパイプラインです。 NeuroImageGenは、EEG信号を使用した神経画像生成のためのパイプラインです。これは、EEGベースの画像再構築に関連する課題に取り組むために、マルチレベルの意味抽出モジュールを組み込んでいます。このモジュールは、EEG信号からサンプルレベルの意味から画素レベルの詳細（例：顕著性マップ）まで、さまざまなレベルの意味情報をデコードします。これらのマルチレベルの出力は、事前学習済みの拡散モデルに供給され、さまざまな意味レベルでの生成プロセスを効果的に制御します。 EEG信号はノイズの影響を受けやすい複雑な時系列データであり、取り扱いが難しいです。 NeuroImageGenは、ピクセルレベルの意味情報とサンプルレベルの情報の両方を含むマルチレベルの意味情報を抽出することによって、これを克服します。ピクセルレベルの意味情報は、EEG特徴から生成される顕著性マップとして表されます。一方、サンプルレベルの意味情報は、画像のカテゴリやテキストキャプションを認識するなど、より粗い粒度の理解を提供します。このマルチレベルのアプローチにより、NeuroImageGenはノイズの多いEEGデータを効果的に処理し、高品質の視覚刺激再構築を可能にします。 NeuroImageGenの概要。出典：https://arxiv.org/abs/2308.02510 NeuroImageGenは、これらのマルチレベルの意味情報を潜在的な拡散モデルに統合して画像を再構築します。EEG特徴から生成される顕著性マップとして表されるピクセルレベルの意味情報は、初期画像として使用されます。画像キャプションのCLIPモデルの埋め込みから導かれるサンプルレベルの意味情報は、拡散モデルにおけるノイズ除去プロセスをガイドします。この統合により、再構築された視覚刺激は、細かい粒度と粗い粒度の情報を効果的に組み合わせて高品質の画像を生成します。この手法の結果は有望であり、EEGデータにおいて従来の画像再構成手法を凌駕しています。NEUROIMAGENは再構成された画像の構造的な類似性と意味的な正確性を大幅に向上させ、視覚刺激が人間の脳に与える影響を理解するための改善をもたらしています。

「MITの研究者達が、シーン内の概念を理解するために機械学習モデルを支援するために、様々なシナリオを描いた画像の新しい注釈付き合成データセットを作成しました」

大規模な事前学習済みのビジョンと言語モデルは、数多くのアプリケーションで驚異的なパフォーマンスを発揮しており、固定された一連のサポートされるクラスをゼロショットオープンボキャブラリークエリに置き換えることが可能です。しかし、最近の研究では、これらのモデルには根本的な欠陥があることが明らかになっています。例えば、それらのモデルは「名詞を超えた」ビジュアル言語概念（VLC）を理解する能力がないため、非対象語（属性、アクション、関係、状態など）の意味を理解することができず、また、文の単語の順序の重要性を理解することも困難です。テキストと画像をマッチングさせるために学習する強力な機械学習アルゴリズムであるビジョンと言語モデルは、ビデオのキャプションや要約を生成するよう要求された場合に驚異的な結果を示しています。これらのモデルはオブジェクトの識別に優れていますが、物の属性やシーン内のアイテムの配置などの概念を理解するのには頻繁に助けが必要です。例えば、ビジョンと言語モデルは画像内のカップとテーブルを認識できますが、カップがテーブルの上にあることを理解することはできません。 MITの研究者は、この欠点を克服するためにコンピュータ生成データを活用する新しい技術を実証しました。具体的には、生成されたビジュアルとテキストデータのVLCと組成性の側面を向上させ、これらの特性により注意を払うようVLモデルを微調整することを提案しています。さらに、実質的に無料で無限にスケーラブルなシンセティックデータは、常に実データに伴うプライバシーの懸念がないという利点もあります。大量の実データで事前学習されたVLモデルのVLCと組成性の側面を向上させるために効果的に使用できるシンセティックデータを作成することは、追加の技術的な課題を提起します。従来のシンセティックビジュアルデータの生成に関するほとんどの先行研究とは異なり、彼らはシーンの組成要素を記述する画像とテキストを開発する必要があります。さらに、異なる3D環境と異なる3Dオブジェクト、人の動きとアクションアセット、物との相互作用、さまざまなカメラアングルなど、実際の物理的な3Dシミュレーションを利用したシンセティックビデオも生成します。以前の研究では、合成データを生成するためにモーションアセットが使用されましたが、視覚データにはテキストのキャプションが付属しておらず、組成性を考慮して設計する必要がありました。研究者は、シンセティックビジュアルコンセプト（SyViC）という大規模（百万スケール）の生成されたシンセティックVLデータセットを提供し、データ合成コードを通じて容易に拡張可能な豊富なテキストの注釈とともに、VLC理解と組成性の推論を向上させるための設計および生成コードベース2を提供しています。貢献内容研究者は、VLC理解と組成性の推論を向上させるために設計された豊富なテキストの注釈を持つ百万スケールのシンセティックデータセットSyViC、およびその合成と拡張性のための方法論と生成コードベース2を提供します。 SyViCデータを活用して強力な事前学習済みVLモデルの特性を改善する効果的な一般的なVLモデルの微調整。最新のVL-Checklist、ARO、Winogroundベンチマークで測定されたVLC理解と組成推論の有意な改善（一部で10％以上）を実験結果と包括的な削除研究によって示し、最も人気のあるCLIPモデルおよびその派生（最新のCyCLIPなど）で検証します。結果提案された方法とSyViCシンセティックデータを使用して、すべてのモデルのバリエーションが生成されました。SyViCでの微調整前に、各モデルは大規模な実データでトレーニングされたそれぞれのソースモデルと比較されます。研究者の調査結果によると、SyViCのシンセティックデータと提案された微調整レシピは、それぞれのソースベースラインに比べて大幅な改善を示しています。さらに、研究者は、CLIPのVLCチェックリストとAROベンチマークにおける個々のVLCメトリクスの改善を示し、それぞれ9.1％および12.6％の絶対的な改善を示しています。これは、メソッドとSyViCシンセティックデータのVLC理解と組成性の推論を向上させる効率とポテンシャルを示しています。ここで試してみてください https://synthetic-vic.github.io/ 制限事項 3つの異なるベンチマークで非常に有望な結果を得ましたが、この研究には制限があります。例えば、グラフィックスシミュレータは、実際の世界と比較して照明、センサーノイズ、反射関数のモデルが単純化されているため、色の一定性の強さに影響を与える可能性があります。さらなる改善を図るには、より洗練されたドメイン適応とレンダリング技術が必要となるでしょう。また、シンセティックデータのスケーリング法則のより詳細な調査は、この研究の潜在能力を完全に実現するための優れた方法です。要約すると大規模なビジョンと言語モデルは、コンピュータビジョンとマルチモーダルパーセプションの現状を規定し、いくつかの難しいベンチマークで最先端の結果を達成してきました。しかし、既存のモデルは、属性や関係などのオブジェクト名以外の概念の合成的な推論や理解に助けが必要です。これは、合成データがこれらの不足を緩和できるかどうかについての初めての研究です。MITの研究者は、合成画像とそれに付随するキャプションの百万規模のデータセットを生成するためのデータ生成パイプラインと、ゼロショット分類性能を損なうことなく、マルチモーダルモデルの合成的な理解能力と概念理解能力を向上させるための効率的な微調整戦略を提案し、包括的な分析を行いました。

Learn more about Search Results CLIP - Page 17

「医療AIの基礎モデル」

「AIにおけるプロダクションシステムとは何ですか？例、動作方法、その他」

「ビルドしてプレイ！LLM搭載のあなた自身のV&Lモデル！」

「人物再識別入門」

「今日、何を見たと思う？このAIモデルは、あなたの脳の信号を解読して、あなたが見たものを再構築するんだよ」

「MITの研究者達が、シーン内の概念を理解するために機械学習モデルを支援するために、様々なシナリオを描いた画像の新しい注釈付き合成データセットを作成しました」

「なんでもセグメント：任意のオブジェクトのセグメンテーションを促す」

AnomalyGPT：LVLMを使用して産業の異常を検出する

BYOL（Bootstrap Your Own Latent）— コントラスティブな自己教示学習の代替手段

大規模言語モデルのコード解読：Databricksが教えてくれたこと

Find the right Blockchain Investment for you