Search Results 勾配降下法

『自分のデータでChatGPTを訓練する方法：ソフトウェア開発者向けガイド』

「MEMWALKERとの対話型リーディングにより、AIモデルの強化が行われ、より豊かで文脈を理解した対話が可能となり、現代のAIの可能性を広げています」

(Juriya o ukeireru shoutaijou)

ジュリアはジェネラルパーパース、ダイナミック、ハイパフォーマンスで高レベルなプログラミング言語で、ジャストインタイムコンパイルされますメジャーな1.0リリースは最近されました

「あなたのニューラルネットワークに最適な最適化アルゴリズム」

どんな機械学習モデルの開発にも、アイデア-実験-評価のサイクルに沿った厳格な実験プロセスが必要です上記のサイクルは、満足のいく結果が得られるまで繰り返されます…

最適化：ニュートン・ラフソン法の幾何学的解釈

勾配降下法は、数値最適化技術の基本的な手法の一つとして広く認識されており、ニュートン・ラフソン法はこの領域で重要なコンポーネントとして際立っていますこの方法は...

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...

投影ヘッドを使用した自己監督学習

この投稿では、自己教師あり学習について学び、それがモデルの性能向上にどのように活用されるか、および射影ヘッドが自己教師あり学習プロセスにおける役割を果たす方法について説明します以下をカバーします...

ビデオアクション認識を最適化するにはどのようにすればよいのでしょうか？深層学習アプローチにおける空間的および時間的注意モジュールの力を明らかにします

アクション認識は、動画中の人間のアクションや動きを自動的に識別し、カテゴリ分けするプロセスです。監視、ロボティクス、スポーツ分析など、さまざまな領域で応用されています。その目的は、機械が人間のアクションを理解し解釈し、意思決定と自動化を改善することです。ビデオのアクション認識の分野は、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）による深層学習の登場により、重要な進展を遂げています。CNNは、ビデオフレームから直接空時的な特徴を抽出することで効果を示しています。早期の手法であるImproved Dense Trajectories（IDT）のような手作りの特徴に焦点を当てた手法は、計算コストが高くスケーラビリティのあるものではありませんでした。また、深層学習が注目されるにつれ、2ストリームモデルや3D CNNなどの手法が導入されて、ビデオの空間的および時間的な情報を効果的に活用するようになりました。しかし、特に識別力のあるフレームや空間領域を効率的に抽出するという問題が残っています。さらに、光流計算などの特定の手法に関連する計算要求とメモリリソースを改善し、スケーラビリティと応用可能性を向上させる必要があります。上記の課題に対処するため、中国の研究チームは改良された残差CNNと注意メカニズムを活用したアクション認識のための画像と空間の注意ネットワーク（FSAN）という新しい手法を提案しました。 FSANモデルは、擬似3D畳み込みネットワークと2レベルの注意モジュールを統合しています。2レベルの注意モジュールは、チャネル、時間、空間次元を横断した情報特徴を活用し、ビデオデータの空時的な特徴の理解を高めます。ビデオフレームの注意モジュールも導入されており、異なるビデオフレーム間の類似性のネガティブな影響を軽減します。異なるレベルで注意モジュールを使用するこの注意ベースの手法は、アクションの認識により効果的な表現を生成するのに役立ちます。著者たちは、FSAN内で残差接続と注意メカニズムを統合することで、独自の利点があると考えています。残差接続、特に擬似ResNetアーキテクチャを介したものは、トレーニング中の勾配フローを向上させ、効率的に複雑な空時的な特徴を捉えるのに役立ちます。同時に、時間的および空間的次元の注意メカニズムは、必要なフレームと空間領域に重点を当てることで、選択的な注意を向けることができます。この選択的な注意は、識別能力を高め、ノイズの干渉を減らし、情報の抽出を最適化します。さらに、この手法は、特定のデータセットと要件に基づいてカスタマイズするための適応性とスケーラビリティを保証します。総合的に言えば、この統合手法は、アクション認識モデルの堅牢性と効果性を向上させ、最終的にパフォーマンスと精度を向上させるのに役立ちます。 FSANのアクション認識に対する効果を検証するため、研究者たちはUCF101とHMDB51の2つの主要なベンチマークデータセットで広範な実験を行いました。彼らは、Ubuntu 20.04 bionicオペレーティングシステム上で、Intel Xeon E5-2620v4 CPUおよびGeForce RTX 2080 Ti GPUを使用してモデルを実装し、計算能力を利用しました。モデルのトレーニングには、100エポックの確率的勾配降下法（SGD）と特定のパラメータが使用され、4つのGeForce RTX 2080 Ti GPUを搭載したシステムで実行されました。迅速なビデオデコーディング、フレーム抽出、およびランダムクロッピングやフリッピングなどのデータ拡張の手法といったスマートデータ処理技術が適用されました。評価フェーズでは、FSANモデルは両方のデータセットで最先端の手法と比較され、アクション認識の精度の向上が明らかにされました。削除研究を通じて、研究者たちは注意モジュールの重要な役割を強調し、正確なアクション認識のための空時的な特徴を効果的に区別するFSANの効果を再確認しました。要約すると、改良された残差CNNと注意メカニズムをFSANモデルに統合することは、ビデオアクション認識のための強力な解決策を提供します。この手法は、特徴抽出、識別フレームの特定、および計算効率の課題を効果的に対処することで、精度と適応性を向上させます。ベンチマークデータセットでの包括的な実験により、FSANの優れたパフォーマンスが示され、アクション認識の大幅な進歩の可能性が示されました。この研究は、注意メカニズムと深層学習を活用することが、人間のアクションの理解を改善し、さまざまな領域で革新的なアプリケーションに希望をもたらす重要性を強調しています。

「自然言語処理のマスタリングへの7つのステップ」

「自然言語処理（NLP）についてすべてを学びたいですか？ここでは、機械学習とPythonの基礎からTransformers、NLPの最近の進歩、それ以上までをサポートする7つのステップガイドをご紹介します」

Natural language processing

自己学習のためのデータサイエンスカリキュラム

はじめにデータサイエンティストになる予定ですが、どこから始めればいいかわからないですか？心配しないでください、私たちがお手伝いします。この記事では、自己学習のためのデータサイエンスカリキュラム全体と、プロセスを早めるためのリソースとプログラムのリストをカバーします。このカリキュラムでは、優れたデータサイエンティストになるために必要なツール、トリック、知識の基礎をカバーしています。もし科学と統計について少し知識があるなら、良い位置にいます。これらのことについて初めて知る場合は、まずそれらについて学ぶと役立つかもしれません。そして、既にデータに詳しい場合は、これはクイックな復習になるかもしれません。覚えておいてください、すべてのプロジェクトでこれらのスキルをすべて使うわけではありません。一部のプロジェクトでは、このリストにない特別なトリックやツールが必要です。しかし、このカリキュラムの内容を十分に理解し、習得すると、ほとんどのデータサイエンスの仕事に対応できるようになります。そして、必要なときに新しいことを学ぶ方法も知っています。さあ、始めましょう！データサイエンスカリキュラムをなぜフォローするのか？データサイエンスのカリキュラムに従うことは、構造化された効果的な学習には欠かせません。これにより、知識とスキルを習得するための明確なパスが提供され、この分野の広大さに圧倒されることなく学ぶことができます。良いカリキュラムは包括的なカバレッジを保証し、基礎的な概念から高度なテクニックまでを案内します。このステップバイステップのアプローチは、複雑なトピックに深入りする前に、堅固な基盤を築くための基礎となります。さらに、カリキュラムは実践的な応用を促進します。多くのプログラムにはハンズオンのプロジェクトや演習が含まれており、理論的な知識を実世界のスキルに変換することができます。進捗を体系的に追跡することで、学習の旅においてモチベーションを保ち、集中する助けとなります。即効的な利点を超えて、カリキュラムに従うことは職業にも役立ちます。データサイエンスの構造化された教育を完了することは、潜在的な雇用主に対してコミットメントと熟練度を示し、仕事の見通しを向上させます。さらに、このアプローチは適応性を育成し、自身のニーズに合わせてペースを調整し、困難なテーマに深入りすることができるようにします。要するに、データサイエンスのカリキュラムは必須のスキルを身につけるだけでなく、データサイエンスの常に進化する分野で独立して学び続ける能力を養うことも可能です。自己学習のためのデータサイエンスカリキュラム以下は、データサイエンスの旅を始める際に探索するための主要な領域の簡略化されたロードマップです：数学の基礎多変数微積分：複数の変数の関数、導関数、勾配、ステップ関数、シグモイド関数、コスト関数などを理解する。線形代数：ベクトル、行列、転置や逆行列などの行列演算、行列式、内積、固有値、固有ベクトルを習得する。最適化手法：コスト関数、尤度関数、誤差関数などについて学び、勾配降下法（および確率的勾配降下法などの変種）などのアルゴリズムを理解する。プログラミングの基礎 PythonまたはRを主要な言語として選択する。 Pythonの場合、NumPy、pandas、scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなどのライブラリを習得する。データの基礎さまざまな形式（CSV、PDF、テキスト）でのデータ操作を学ぶ。データのクリーニング、補完、スケーリング、インポート、エクスポート、Webスクレイピングのスキルを習得する。 PCAやLDAなどのデータ変換や次元削減の手法を探索する。確率と統計の基礎…

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