Learn more about Search Results MarkTechPost - Page 18

マイクロソフトとジョージア工科大学の研究者が、ヘッドウォーンデバイスを使用した多様な舌ジェスチャー認識技術「TongueTap」を紹介しました

スマートウェアラブルテクノロジーの急速な発展において、スムーズで手を使わず誰もが使えるインタラクションを追求するといくつか画期的な発見がありました。TongueTapは、舌のジェスチャー認識を可能にするために複数のデータストリームを同期させる技術であり、非常に有望です。この方法により、ユーザーは手や目を使わずに静かにインタラクションを行い、通常は口の内側または近くに配置される特別なインターフェースなしで操作することができます。 ジョージア工科大学の研究者は、Microsoft Researchとの共同研究により、TongueTapという舌のジェスチャーインターフェースを開発しました。このインターフェースは、Muse 2とReverb G2 OEの2つの商用ヘッドセットのセンサーを組み合わせて作成されました。両方のヘッドセットにはIMUsと光電プレソモグラフィ（PPG）センサーが含まれています。また、そのうちの1つのヘッドセットには脳波測定（EEG）、視線追跡、および頭部追跡センサーも搭載されています。これらの2つのヘッドセットからのデータは、多様な脳-コンピュータインターフェースに一般的に使用される時刻同期システムであるLab Streaming Layer（LSL）を使用して同期されました。 研究チームは、EEG信号に対してSciPyを使用して128Hzのローパスフィルターを適用し、独立成分分析（ICA）を実施しました。他のセンサーには、それぞれのセンサーごとに主成分分析（PCA）を適用しました。ジェスチャー認識には、Scikit-LearnのSupport Vector Machine（SVM）を使用し、放射基底関数（RBF）カーネルを使用してハイパーパラメータC=100およびgamma=1でバイナリ分類を行い、データウィンドウがジェスチャーを含んでいるかどうかまたはノンジェスチャーであるかを判定しました。 研究者は16人の参加者を対象に舌のジェスチャー認識の評価のために大規模なデータセットを収集しました。研究から最も興味深い結果は、どのセンサーが舌のジェスチャーの分類に最も効果的であったかです。MuseのIMUは単独でも80％の精度を達成し、MuseのIMUを含む多様なPPGセンサーの組み合わせは94％の精度を達成しました。 最も精度が高いセンサーに基づいて、耳の後ろにあるIMUは舌のジェスチャーを検出するための低コストな手法であり、これまでの口内感覚アプローチと組み合わせることができます。舌のジェスチャーを製品に対して実用的にするためには、信頼性のあるユーザー非依存の分類モデルが重要です。より現実的な環境にジェスチャーが応用できるようにするには、複数のセッションや環境間の移動を含むエコロジカルに妥当な研究デザインが必要です。 TongueTapは、スムーズで直感的なウェアラブルデバイスのインタラクションへの大きな進歩です。市販の技術を使用して舌のジェスチャーを識別し分類する能力により、秘密のような正確なヘッドウェアデバイスの制御が可能になる未来が見えます。舌のジェスチャーを制御するための最も有望な応用は、ARインターフェースの制御です。研究者は、ARヘッドセットでの使用や他の視線ベースのインタラクションとの比較を行いながら、さらなる研究によってこの多機能な相互作用を探求する予定です。

「RAGを紹介します データソースから自然言語を使用してRAGパイプラインを作成するStreamlitアプリ」

GPTはNLPタスクにおいて人工知能の分野で際立っています。ただし、GPTを使用して構築および展開されるパイプラインは長く複雑なものになることがあります。ここでRAGの役割が見られます。 RAGはStreamlitによって開発されたアプリで、GPTパイプラインの作成と展開のプロセスを簡素化します。使いやすいインターフェースを提供し、ユーザーは自分のジョブと望ましいRAGシステムのパラメーターを指定できます。その後、必要なコードを生成したRAGによってパイプラインが自動的に展開されます。 最良の部分は、RAGには完全に新しいバージョンであるRAGs v2が存在することです。RAGs v2は最初のリリースから大幅にアップグレードされ、より使いやすく柔軟なChatGPTの構築とカスタマイズの体験を提供しています。ユーザーは簡単に複数のRAGパイプラインを作成、保存、管理でき、各パイプラインは異なるデータセットやシステムプロンプトでカスタマイズできます。さらに、未使用のパイプラインを削除するオプションもあり、全体的な利便性が向上しています。リンティングとCIツールの統合により開発品質が向上しました。RAGs v2は、構築とそれぞれのRAGパイプライン内で利用するためのさまざまな大規模言語モデル（LLM）をサポートしています。さらに、ファイルやウェブページを読み込む機能も備えており、機能がさらに拡張されています。詳細な説明動画がありますので、この高度なツールの簡単な設定と使用方法をご覧いただけます。 以下はアプリの3つの主要なセクションです： ホームページで「ビルダーエージェント」にRAGパイプラインの作成を指示します。 ここでは、「ビルダーエージェント」によって作成されたRAG設定が記載されています。この領域では、生成された設定を自由に更新または変更できるユーザーインターフェースが提供されています。 RAGエージェントは通常のチャットボットインターフェースを使用して生成されます。データに基づいて質問することができます。 RAGsの使い方 RAGsの簡単な使い方は以下の通りです： RAGsを実行する：RAGsを実行するには、次のコマンドを実行します： pip install rags RAGsをインストールした後、以下のコマンドを実行してRAGパイプラインを構築できます： rags create-pipeline Streamlitアプリが起動し、ジョブと望ましいRAGシステムの仕様を選択できます。 作成が完了したら、以下のコマンドを実行してRAGパイプラインを展開できます： rags deploy このコマンドでRAGパイプラインをウェブサーバーで起動できます。RAGパイプラインが起動している間は、以下のコマンドを使用してクエリを実行できます：…

「PGXMANを紹介する：PostgreSQLの拡張機能マネージャーとの出会い」

手動で更新する代わりに、それぞれのPostgres拡張機能を独立して管理するのではなく、それらをあなたのプロジェクト管理ワークフローにドラッグアンドドロップできますか？それは素晴らしいことではないでしょうか？それは希望が実現したものです。PGXMANの導入によりその希望がかなえられました。 クリック数回またはコマンド数回でPostgres拡張機能をインストール、更新、アンインストールするだけで完了する世界を思い描いてみてください。新しいバージョンをウェブで検索したり、依存関係を管理したり、手動で更新したりする必要はありません。Pgxmanがそれらすべてを処理してくれるので、素晴らしいアプリケーションの作成に集中することができます。 Postgresデータベースを強化するための最も効果的な方法の1つは、拡張機能を使用することです。これには苦労することもありますが、それにはPGXMANへの感謝の気持ちがあります。Postgres拡張機能のインストールや管理において、Pgxmanは救世主となります。 PGXMANとは？ PGXMANは、Postgres拡張機能パッケージマネージャーです。これを使用すると、拡張機能のインストールや更新が簡単になります。拡張機能間の依存関係の管理も利点の1つです。Postgres拡張機能を自分のアプリケーションに組み込みたい開発者にとって、PGXMANは貴重なツールです。 PGXMANの機能 PGXMANは、拡張機能を保存するためにパッケージリポジトリを使用します。パッケージリポジトリには、各拡張機能の詳細（名前、バージョン、依存関係など）が保存されます。Pgxmanはこの情報を使用して拡張機能をインストール、更新、削除することができます。 Pgxmanの利点 Pgxmanを使用すると、以下の利点があります： PGXMANは、拡張機能の検索、インストール、更新を簡単に行うことができます。 PGXMANは、拡張機能の依存関係を自動的に処理することができます。 PGXMANを使用すると、最新の拡張機能を簡単に維持することができます。 PGXMANのコミュニティは強力でサポートも充実しており、多くのユーザーや開発者がプロジェクトに貢献しています。 Pgxmanの始め方 以下のコマンドでpgxmanをインストールし、始めることができます： pip install pgxman 以下のコマンドを使用すると、pgxmanをインストールした後、拡張機能を追加することができます： pgxman install <extension-name> 以下のコマンドを使用すると、pgxmanを使用して拡張機能を更新することもできます： pgxman…

「UCバークレーの研究者が開発したALIA：微細分類タスクのための自動言語ガイド画像拡張の画期的なブレイクスルー」

細粒度イメージ分類は、大きなカテゴリ内のサブカテゴリに画像を分類するコンピュータビジョンのタスクです。これは、特定の、しばしば珍しい動物の繊細な同定を必要とします。しかし、より広範なトレーニングデータが必要であるというニーズにより、分類器は天候条件や地理的な場所の変化など、ドメインの異なる側面において適応に苦労しています。 データ拡張は、細粒度分類のような特殊なタスクでは、困難に直面しています。ジェネレーティブモデルやフリップや切り抜きなどの従来の手法を使用したアプローチは、有望ですが、しばしば緻密な調整が必要であり、そのようなタスクには適さない画像を生成することがあります。 これらの課題に対処しようとするさまざまな提案された手法にもかかわらず、この分野は、視覚的な一貫性と元のトレーニングデータとの関連性を維持しながら多様な変動を表現する拡張データセットを作成する上でのハードルに直面しています。 新しいアプローチであるALIA（Automated Language-guided Image Augmentation）は、これらの持続的な課題を克服するために登場しました。ALIAは、データセットの領域についての自然言語の説明と大規模なビジョンモデルを組み合わせて、言語による画像編集を通じてトレーニングデータの多様な変化を自動的に生成します。通常の手法とは異なり、ALIAは高価な微調整やユーザーが提供するプロンプトに頼らない。代わりに、最小限の編集やタスクに関連する情報を破壊する可能性のある編集を賢くフィルタリングして、データセットの多様性を向上させ、細粒度分類のような特殊なタスクにおける分類器の一般化能力を改善する有望な解決策を提示します。 このプロセスは次のようなものです： ドメインの説明の生成：イメージキャプションと大規模言語モデル（LLM）を使用して、10未満のドメインの説明にイメージのコンテキストを簡潔にまとめます。 言語のガイダンスを使用した画像の編集：これらの説明に合わせて多様な画像を作成するために、テキストに依存する画像編集技術を使用します。 失敗した編集のフィルタリング：セマンティックフィルタリングのためにCLIPを使用し、信頼度に基づいたフィルタリングのために分類器を使用して、失敗した編集を取り除き、タスクに関連する情報と視覚的な一貫性を保ちます。 筆者によると、この方法はデータセットを20%〜100%拡張し、視覚的な一貫性を保ち、より広範なドメインを含んでいます。 研究チームは、ALIAのデータ拡張手法の効果を評価するために、ドメインの一般化、細粒度分類、および鳥の分類におけるコンテキストバイアスなどの特殊なタスクについて大規模な実験を行いました。ResNet50モデルの微調整と画像編集のための安定した拡散を使用し、ALIAは従来の拡張技術や実データの追加さえもドメインの一般化のタスクで常に優れたパフォーマンスを発揮し、元のデータに比べて17%の改善を見せました。細粒度分類では、ALIAはドメインの変化がなくても精度を維持し、コンテキストバイアスを伴う機能においても、インドメインとアウトオブドメインの精度で優れたパフォーマンスを発揮しましたが、画像編集の品質やテキストのみの修正では課題がありました。これらの実験は、ALIAがデータセットの多様性とモデルのパフォーマンスを高める可能性を示していますが、モデルの品質と画像編集方法の選択にいくらか依存性があるということも明らかにしました。 総括すると、筆者たちは、ALIAという、大規模言語モデルとテキストにガイドされた画像編集技術を活用する、データ拡張のための先進的な戦略を紹介しました。提供されたトレーニングセット内のドメインの説明と拡張データに対して、この手法はドメイン適応、バイアスの低減、さらにはドメインシフトがない場面でも優れた能力を発揮しました。 今後の研究では、筆者たちは、キャプション作成、大規模言語モデル、および画像編集のさらなる進展が、このアプローチの効果と応用性を大幅に向上させると考えています。実際のトレーニングデータから派生した構造化されたプロンプトを使用することは、現在の手法で遭遇するさまざまな制約を改善し、データセットの多様性を向上させるために重要な役割を果たす可能性があります。これは、ALIAの広範な影響と潜在的な進化に関する有望な研究の方向性を示唆しています。

「言語モデルにおける連鎖思考推論の力を明らかにする 認知能力、解釈可能性、自律言語エージェントに関する包括的な調査」

上海交通大学、Amazon Web Services、イェール大学による研究は、言語エージェントにおけるチェーンオブソート（CoT）技術の基礎的なメカニズムの理解と有効性の正当化の問題に取り組んでいます。この研究では、CoT推論の重要性と自律言語エージェントの進展との複雑な関係を探求しています。 研究ではまた、CoT検証手法の役割と効果を調査し、推論のパフォーマンスと信頼性を向上させるために使用されるCoT検証手法を詳細に取り上げています。これは初心者から経験豊富な研究者まで、CoT推論と言語エージェントの理解を深めるための包括的なリソースです。研究では、LLMsおよび自律言語エージェントにおけるCoT推論の開発と、モデルの信頼性と精度を確保するためのさまざまなCoT検証手法について探求しています。この分野の新しい研究者やベテランの研究者にとって、有用な参考文献です。 研究は、言語インテリジェンスの発展と、LLMsなどの言語モデルが人間のように理解し推論することでどのように進歩してきたかに焦点を当てています。そのうちの一つがCoTプロンプティングであり、これはパターン、推論形式、応用範囲で進化してきました。LLMsにおけるCoT推論は、複雑な問題を管理可能なステップに分解し効果的に解決することができます。CoT技術を言語エージェントに統合することにより、実世界またはシミュレーションされたタスクを理解し実行することができます。この研究は、CoTメカニズムを探求し、パラダイムの変化を分析し、CoT技術による言語エージェントの開発を調査することを目的としています。 提案される方法は、言語エージェントにおけるCoT推論とその応用を探求し、Zero-Shot-CoTやPlan-and-SolveプロンプティングなどさまざまなCoT技術を利用して言語エージェントのパフォーマンスを向上させることを含みます。この方法は、指示と例を生成することの重要性や検証プロセスを強調しています。また、WikipediaやGoogleなどの外部知識源を統合して推論の連鎖の正確性を向上させる方法についても分類しています。 CoTは、一般化、効率性、カスタマイズ性、スケーラビリティ、安全性、評価の向上に向けた解決策を提供します。導入部では、初心者から経験豊富な研究者まで向けに、CoT推論と言語エージェントの基本原則と現在の進展を強調した包括的な情報が提供されます。 まとめると、このレビューはCoT推論から自動化された言語エージェントへの進化を詳細に検討し、進歩と研究領域に焦点を当てています。CoT技術はLLMsを大幅に改善し、言語エージェントが指示を理解しタスクを実行することを可能にしました。研究では、パターンの最適化や言語エージェントの開発といった基本的なメカニズム、および一般化、効率性、カスタマイズ性、スケーリング、安全性などの将来の研究方向をカバーしています。このレビューは、この分野の初心者から経験豊富な研究者までに適しています。

「GPUの加速なしで大規模なシーンをリアルタイムでマッピングできるのか？このAI論文は、高度なLiDARベースの位置特定とメッシュ作成のために「ImMesh」を紹介します」

実際の世界にマッチする仮想環境を提供することで、メタバース、VR / AR、ビデオゲーム、物理シミュレータを含む3Dアプリケーションの広範な普及が人間の生活スタイルを向上させ、生産効率を向上させています。これらのプログラムは、実際の環境の複雑なジオメトリーを代表する三角形メッシュに基づいています。現在のほとんどの3Dアプリケーションは、オブジェクトモデリングの基本ツールとして、頂点と三角形の面を集めた三角形メッシュに依存しています。 レンダリングとレイトレーシングの最適化と高速化の能力に無鉄砲であり、センサーシミュレーション、高密度マッピングと測量、剛体力学、衝突検出などでも有用です。しかし、現在のメッシュは、大規模なシーンメッシュの大量生産の能力を妨げるCADソフトウェアを使用して作成された優れた3Dモデラーの出力であることがほとんどです。 そのため、3D再構成コミュニティでは、特に大規模なシーンに対して実時間のシーン再構成が可能な効率的なメッシュアプローチの開発が注目されています。 コンピュータ、ロボット工学、3Dビジョンにおける最も困難な課題の1つは、センサー測定から大規模シーンのリアルタイムメッシュ再構成です。これには、近くにある三角形の面でシーン表面を再作成し、エッジで接続する必要があります。幾何学的なフレームワークを高い精度で構築することは、この困難な課題にとって不可欠であり、実世界の表面で三角形の面を再構築することも重要です。 リアルタイムなメッシュ再構成と同時位置推定の目標を達成するために、香港大学と南方科技大学の最近の研究では、ImMeshというSLAMフレームワークが紹介されています。 ImMeshは、正確で効率的な結果を提供するために協力して作動する4つの相互依存モジュールに依存する、細心の注意を払って開発されたシステムです。 ImMeshは、メッシュ再構成と同時にローケライゼーションを達成するためにLiDARセンサーを使用しています。 ImMeshには、以前の研究で構築された新しいメッシュ再構成アルゴリズムであるVoxelMapが含まれています。具体的には、提案されたメッシングモジュールはボクセルを使用して3次元空間を分割し、新しいスキャンからポイントを含むボクセルを迅速に特定することができます。効率的なメッシングの次のステップは、次元を減少させることであり、これによりボクセルごとの3Dメッシュ化の問題が2Dの問題に変換されます。最後の段階では、ボクセル単位のメッシュのプル、コミット、プッシュプロシージャを使用して三角形面をインクリメンタルに再作成します。 チームは、これが従来のCPUを使用して大規模なシーンの三角形メッシュをオンラインで再作成するための最初の公開努力であると主張しています。 研究者は合成データと実世界のデータを使用して、ImMeshの実行時間のパフォーマンスとメッシュ化の精度を徹底的にテストし、その結果を既知のベースラインと比較してどれだけうまく機能するかを確認しました。まず、まとめてデータを収集することで、データ収集中にメッシュが迅速に再構築されていることを確認するために、メッシュのライブビデオデモを示しました。その後、異なるシナリオで4つの別々のLiDARセンサーによって取得された4つの公開データセットを使用して、ImMeshを徹底的にテストしてシステムのリアルタイム能力を検証しました。最後に、実験3でのImMeshのメッシング性能を既存のメッシングベースラインと比較してベンチマークを確立しました。結果によると、ImMeshはすべてのアプローチの中で最高の実行時間パフォーマンスを維持しながら、高いメッシング精度を達成しています。 彼らはまた、LiDARポイントクラウドの補強にImMeshを使用する方法を実証しています。この方法は、生のLiDARスキャンよりも密集して広い視野（FoV）を持つ規則的なパターンで補強ポイントを生成します。アプリケーション2では、彼らは自分たちの作品をR3LIVE ++およびImMeshと組み合わせることで、シーンのテクスチャ再構築の目標を損なうことなく達成しました。 チームは、空間解像度に関してはスケーラブル性に乏しいという大きな欠点を強調しています。固定された頂点密度のため、ImMeshは大きな平らな表面を扱う際に数多くの小さな面を非効率的に再構築する傾向があります。提案されたシステムにはまだループ補正メカニズムがないため、これが2番目の制限です。これは、再訪問領域での累積ローカリゼーションエラーによる徐々のドリフトの可能性があることを意味します。再訪問の問題が発生すると、再構築結果が一貫していないかもしれません。LiDARポイントクラウドを使用したループ識別の最近の作業をこの作業に取り込むことで、研究者はこの問題を克服するのに役立ちます。ループ検出アプローチを利用することで、リアルタイムでループを識別し、ドリフトの影響を軽減し、再構築結果の信頼性を高めるためにループ補正を実装することが可能になります。

「ジョンズホプキンスのこの論文は、時間と望遠鏡を超えて宇宙の発見の確率的カタログマッチングを加速させるデータサイエンスの役割を強調しています」

宇宙研究において、同じ星や銀河が異なる天空調査で見つかるかどうかという問題があります。現在の望遠鏡は、さまざまな種類の光を使用して、数千や数十億のオブジェクトについての大量のデータを収集します。しかし、異なる調査からのこのデータを結びつけることは非常に難しいです。 古い方法では多種多様なデータの大量処理が難しく、広大な天空のイメージをカバーする巨大な部分についての、同じ天体（星や銀河など）を2つの調査が見ているかどうかを判断することが困難でした。このため、科学者は異なる天空調査からの同じオブジェクトの測定値を組み合わせることができませんでした。 ジョンズ・ホプキンス大学の研究者達は、この問題を解決する新しい方法を考案しました。彼らは異なる天空調査からの観測対をスコアリングするインテリジェントなコンピュータプログラム（アルゴリズム）を作成しました。これらのスコアは、観測が同じオブジェクトである可能性を示しています。プログラムは、物体の位置、明るさ、色などを考慮して、それらが同じかどうかを判断します。 この方法は非常に正確であり、大量のデータとも非常に適合します。これにより、異なる方法で捉えられた場合でも、微かなオブジェクトと明るいオブジェクトの観測を結びつけることができます。プログラムは、数十億のデータエントリを含むカタログを見ることができ、天体の対応関係を見つけることができます。スコアはまた、対応関係が正しいかどうかを確認するのにも役立ちます。 このデータの結びつけ方は、データサイエンスの強みと宇宙測定に関する知識を活用しています。観測の不確実性を理解しながら、位置、明るさ、色などの事象の確率を考慮しています。これにより、異なる調査で同じものを見たときに、確実に言えるようになりました。 個々の星、銀河、その他の天体に関するデータを組み合わせることで、科学者はそれらの性質、位置、動き、時間の経過に関してさらに詳しく学ぶことができます。この方法では、紫外線、光学、赤外線、X線、ガンマ線、ラジオ波など、さまざまな種類の光からの測定値を結びつけることができます。これにより、さまざまな天文望遠鏡で捉えた独特な天体をより詳しく観察することができます。星の変動から大きなブラックホールまで、さまざまなものについての新たな発見の方法です。

「AIに関するアレン研究所の研究者らが、大規模なデータセット上での2段階のトレーニングプロセスによって開発された、新しい科学文書の埋め込みモデルであるSPECTER2を開発しました」

科学的なドキュメント埋め込みの領域は、SPECTERやSciNCLのような既存のモデル内で適応性とパフォーマンスの課題に直面しています。これらのモデルは特定のドメインでは効果的ですが、引用予測タスクに焦点を絞った狭いトレーニングデータの制約などの制限には取り組んでいます。研究者たちはこれらの課題を確認し、これらの問題に対処し、科学的なドキュメント埋め込みの適応性と全体的なパフォーマンスを大幅に向上させる解決策を作成することを目指しました。 SPECTERやSciNCLといった現在の科学的なドキュメント埋め込みのモデルは、進歩を遂げていますが、トレーニングデータの多様性や引用予測に対する狭い焦点の制約に制約されている必要があります。そのため、AIのAllen Instituteに所属する研究チームが取り組み、画期的なSPECTER2モデルを紹介することで、課題形式に特化したアダプターを採用します。SPECTER2は、23の異なる研究分野を横断した9つのタスクにわたる広範なデータセットを活用します。この革新的な進展は、科学的なドキュメントのさまざまなタイプに適したタスク固有の埋め込みを生成するモデルの能力を大幅に向上させるものです。 SPECTER2は、SciBERTのチェックポイントとクエリ、ポジティブ、ネガティブの候補論文からなる三つ組を使用して引用予測の事前トレーニングから開始する緻密なトレーニングプログラムを実施します。その後の段階では、マルチタスクトレーニングのための課題形式固有のアダプターの統合が行われます。この戦略的な拡張により、モデルはさまざまな下流タスクに最適化されたさまざまな埋め込みを生成することが可能になります。このアプローチの洗練度は、以前のモデルに存在する制約を効果的に扱います。最近導入されたSciRepEvalベンチマークの評価によって、SPECTER2は汎用と科学的な埋め込みモデルよりも優れた性能を発揮していることが明らかになっています。特に、特定のタスク形式にカスタマイズされた単一のドキュメントに複数の埋め込みを提供するモデルの傑出した柔軟性と操作効率が強調されています。 結論として、SPECTER2は科学的なドキュメント埋め込みの大きな進歩を象徴しています。既存のモデルの欠点を修正するための研究チームの苦闘は、その先駆者たちを超える頑強な解決策を生み出しました。SPECTER2の学際的な境界を超える能力、タスク固有の埋め込みの生成、ベンチマーク評価での常に最先端の結果を一貫して達成する能力により、これは多様な科学的な応用において貴重なツールとなります。このブレークスルーにより、科学的なドキュメント埋め込みの領域は豊かになり、将来の進歩の道を拓くことができます。 この投稿は、Allen Institute for AIの研究者が大規模データセット上の2ステップトレーニングプロセスを経て新しい科学的なドキュメント埋め込みモデルSPECTER2を開発しました。

「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。

UCバークレーの研究者たちは、「RLIF」という強化学習方法を導入しましたこの方法は、対話型の模倣学習に非常に近い環境での介入から学ぶものです

UCバークレーの研究者たちは、ユーザーの介入シグナルをリインフォースメントラーニング（RL）と統合した学習ベースの制御問題への未踏のアプローチを紹介しています。ユーザーの修正によって学習プロセスを導くDAggerスタイルの介入のオフポリシーRLを活用することで、提案された方法は高次元の連続制御ベンチマークや現実世界のロボット操作タスクで優れたパフォーマンスを発揮します。以下の内容を提供します： 分析のための理論的根拠と統一フレームワーク。 サブオプティマルな専門家とともに提案手法の効果を示す。 サンプルの複雑さとサブオプティマルギャップに関する洞察を提供する。 この研究はロボティクスにおけるスキルの獲得と対話型模倣学習とRL手法を比較し、改善された学習を提供するためにオフポリシーRLとユーザーの介入シグナルを報酬として組み合わせた「RLIF（介入のフィードバックを介したリインフォースメントラーニング）」を紹介しています。この研究では、理論的な分析を提供し、制御問題やロボットタスクにおける介入戦略の経験的なパフォーマンスに与える影響を議論しています。 この研究では、RLIFはDAggerのように最適な専門家の介入を前提とせず、リワードとしてユーザーの介入シグナルを活用することで、ナイーブな行動複製や対話型模倣学習の制限に取り組みます。理論的な分析には、サブオプティマルギャップと非漸近的なサンプルの複雑さが含まれます。 RLIFは、ユーザーの介入シグナルを報酬として利用することで、サブオプティマルな人間の専門家のパフォーマンスを改善するRLの一種です。DAggerスタイルの修正から得られる介入を最小化し、報酬信号を最大化します。この手法は、漸近的なサブオプティマルギャップの分析と非漸近的なサンプルの複雑さの境界を含む理論的な分析を経ています。ロボット操作などのさまざまな制御タスクの評価では、異なる介入戦略を考慮しながら、RLIFがDAggerに比べて優れた性能を発揮しています。 結論として、RLIFは連続制御タスクにおいて、特にサブオプティマルな専門家との取り組みにおいて、DAggerのようなアプローチよりも優れた機械学習手法であることが証明されました。理論的な分析では、サブオプティマルギャップと非漸近的なサンプルの複雑さがカバーされており、さまざまな介入戦略を探索することで、異なる選択手法での良好なパフォーマンスを示しています。RLIFの最大の利点は、最適な専門家を前提とすることなく、リラックスした仮定を持つことで、完全なRL手法に対する実用的でアクセス可能な代替手段を提供することです。 今後の課題としては、オンライン探索のもとでの専門家の監視下でポリシーを展開する際の安全性の課題に対処することが挙げられます。RLIFの向上には、介入戦略のさらなる調査が必要です。コントロールタスク以外のさまざまな領域でRLIFを評価することで、その汎化性を明らかにすることができます。理論的な分析を他のメトリックに拡張し、RLIFを他の手法と比較することで、理解を深めることができます。人間のユーザーによる高報酬状態の指定などの技術との組み合わせを探索することで、RLIFのパフォーマンスと適用性を向上させることができます。

Find the right Blockchain Investment for you

Web 3.0 is coming, whether buy Coins, NFTs or just Coding, everyone can participate.

Advertising with us