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「UTオースティンの研究者が、LIBEROを導入：意思決定とロボット工学における知識移転を研究するためのライフロング・ロボット・ラーニング・ベンチマーク」

LIBEROは、宣言的および手続き的なドメインでの知識の転送に焦点を当てた、ロボット操作におけるライフロングラーニングの基準です。それは、意思決定のためのライフロングラーニング（LLDM）における5つの主要な研究領域を紹介し、130のタスクから成る4つのタスクスイートを持つ手続きタスク生成パイプラインを提供しています。実験の結果、順次微調整は将来の転送において既存のLLDM手法よりも優れていることが示されています。視覚エンコーダーアーキテクチャのパフォーマンスは異なり、素朴な教師あり事前トレーニングはLLDMにおいてエージェントを妨げることがあります。この基準には、すべてのタスクの高品質な人間テレオペレーションデモデータが含まれています。テキサス大学オースティン校、ソニーAI、そして清華大学の研究者たちは、さまざまなタスクを実行できる多目的なライフロングラーニングエージェントの開発に取り組んでいます。彼らの研究では、ロボット操作の意思決定におけるライフロングラーニングに焦点を当てたLIBEROというベンチマークを紹介しています。宣言的な知識の転送を強調した既存の文献とは異なり、LIBEROでは宣言的および手続き的な知識の転送を探求しています。手続きタスク生成パイプラインと高品質な人間テレオペレーションデータを提供しています。知識の転送、ニューラルアーキテクチャの設計、アルゴリズムの設計、タスクの順序の強さ、事前トレーニングモデルの利用など、重要なLLDMの研究領域についての調査を目指しています。ライフロングロボット学習では、3つのビジョン・ランゲージ・ポリシーネットワークが使用されました：RESNET-RNN、RESNET-T、VIT-T。これらのネットワークは、ビジュアル、時間的、言語的なデータを統合してタスクの指示を処理しました。言語の指示は、事前トレーニング済みのBERT埋め込みを使用してエンコードされました。RESNET-RNNは、ビジュアルおよび材料の処理にResNetとLSTMを組み合わせたものです。RESNET-Tは、可視性と時間的なトークンのシーケンスのためにResNetとトランスフォーマーデコーダーを使用しました。VIT-Tは、ビジュアルデータ用のVision Transformerと時間データ用のトランスフォーマーデコーダーを使用しました。個々のタスクのポリシートレーニングは行動クローニングによって達成され、計算リソースを限定した効率的なポリシー学習を実現しました。彼らの研究では、ライフロングラーニングの意思決定タスクにおけるニューラルアーキテクチャを比較し、RESNET-TとVIT-TがRESNET-RNNよりも優れていることを明らかにしました。また、ライフロングラーニングのアルゴリズムによってパフォーマンスが異なりました。PACKNETでは、LIBERO-LONGタスクスイートを除いて、RESNET-TとVIT-Tの間にはほとんど差がなかったが、LIBERO-OBJECTではVIT-Tが優れたパフォーマンスを発揮した。順次微調整は将来の転送において優れた性能を発揮し、素朴な教師あり事前トレーニングはエージェントを妨げるため、戦略的な事前トレーニングの必要性を強調しています。結論として、彼らが提案したLIBEROという手法は、ライフロングロボット学習における基準として重要であり、重要な研究領域を扱い、貴重な洞察を提供しています。順次微調整の効果、視覚エンコーダーアーキテクチャの知識転送への影響、素朴な教師あり事前トレーニングの制約など、注目すべき結果があります。彼らの研究は、ニューラルアーキテクチャの設計、将来の転送のためのアルゴリズムの改善、事前トレーニングの活用における重要性を示しています。さらに、人間との相互作用からのライフロングラーニングにおける長期的なユーザープライバシーの重要性を強調しています。将来の研究では、空間的および時間的なデータの処理に効率的なニューラルアーキテクチャを開発することに焦点を当てるべきです。前向きの転送能力を向上させるために高度なアルゴリズムを開発することも不可欠です。さらに、ライフロングラーニングのパフォーマンス向上のための事前トレーニング手法の研究も重要な研究方向です。これらの取り組みは、ライフロングロボット学習と意思決定の分野の進歩において効率性と適応性を向上させる上で重要です。

「ニューラルネットワークにおける記憶の解読イメージ分類のベンチマークにおけるモデルサイズ、記憶、および一般化への深い探求」

統計を学ぶためには、訓練データの暗記とテストサンプルへの転送をバランスさせる必要があります。しかし、過パラメータ化されたニューラルモデルの成功は、この理論に疑問を投げかけます。これらのモデルは暗記することができ、それでも一般化がうまく行くことができます。たとえば、ランダムなラベルを正しく一致させる能力がそれを示しています。このようなモデルは、分類の完全な正確さを達成するために、つまり訓練セットを補完するために一般的に使用されます。これは、これらのモデルの一般化可能性を調査するための多数の研究を引き起こしました。フェルドマンは最近、一定の文脈で一般化には暗記が必要かもしれないことを示しました。ここでは、「暗記」とは、理論的な基盤を持つ安定性に基づく用語で定義されます。高い暗記事例とは、モデルが訓練セットに含まれていないと正しく分類できない事例のことです。実際のニューラルネットワークでは、この用語によって訓練サンプルの暗記度を推定することができます。フェルドマンとチャンは、業界標準の基準を使用して画像を分類するためにResNetの暗記プロファイルを調査しました。これは実際のモデルが何を覚えているかについて興味深い初期の調査ですが、根本的な問題が残っています。より大きなニューラルモデルはより多くのことを覚えますか？ニューヨークに拠点を置くGoogleの研究者たちは、このテーマについて経験的に答えを出し、画像分類の標準を完全に調査しています。彼らは、モデルサイズによって異なる暗記の軌跡を示すトレーニングサンプルの驚くべき多様性を発見しました。一部のサンプルはキャップ状の暗記を示し、他のサンプルはより大きなモデルでは暗記が減少することが明らかになっています。さまざまなサイズの高品質なモデルを生成するために、実務家は知識の蒸留という体系的なプロセスを使用しています。具体的には、高性能な大規模（先生）モデルからガイダンスを受けて高品質な小さな（生徒）モデルを作成します。フェルドマンの暗記の概念は、モデルサイズの範囲にわたって暗記と一般化の関係を理論的に調査するために使用されています。制御実験の結果に基づいて、彼らの貢献は次のとおりです：画像分類子のモデルの複雑さ（ResNetの深さや幅など）と暗記の関係について、定量的な調査結果を提示します。主な結果は、モデルの複雑さが増すにつれて、暗記の分布がますますバイモーダルになることを示しています。また、他の計算上実行可能な暗記評価方法や、たとえば難易度評価方法などがこの重要な傾向を捉えられないことにも言及しています。モデルサイズによって異なる暗記スコアの軌跡を示す例を提供し、さらなるバイモーダル暗記の傾向を調査するために、4つの最も頻繁な軌跡タイプを特定します。特に、あいまいで間違ったラベル付けされた事例がこのパターンに従うことが分かりました。 1つのホット（つまり非蒸留）生徒が暗記するサンプルに関して、研究者たちは暗記が蒸留によって妨げられる傾向を数量的な研究結果として示しています。興味深いことに、モデルサイズが増加すると暗記が改善する場合には、蒸留が主に一般化を助けることが分かります。この結果から、蒸留は難しい例の多くを暗記する必要を減らすことによって一般化を改善していると結論付けることができます。研究者たちは、モデル複雑さ（画像分類に使用するResNetの深さと幅）と暗記の関係を定量的に分析し始めます。彼らは、2つのよく知られたデータセット（CIFAR-100とImageNet）でのResNetの深さと暗記スコアとの関係をグラフィカルに示しています。その調査結果は、彼らの初期の信念とは異なり、深さが20に達した後に暗記スコアが減少することを明らかにしました。研究者たちは、モデル複雑さが増すにつれて、さまざまな例にわたって暗記のバイモーダル分布が増えることを結論付けています。また、暗記と例の難易度を評価する現在の計算上実行可能な手法に問題があることを示し、これらの方法がこの重要なパターンを捉えられないことを指摘しています。研究グループは、さまざまなモデルサイズにわたる異なる暗記スコアの軌跡を持つ例を示し、バイモーダル暗記パターンをさらに掘り下げました。暗記がモデルの複雑さとともに改善するというパターンに従う不明瞭なケースと、間違ったラベルが付けられたケースが特に見つかりました。研究は、知識を大きなインストラクターモデルからより小さな生徒モデルに転送する蒸留プロセスが暗記の減少と関連していることを数量的な分析で結論付けます。暗記されたサンプルによって暗記された一ホットの非蒸留生徒モデルの場合、このブロックは特に目立ちます。蒸留は、モデルサイズが増加するにつれて暗記が増加する場合に特に一般化を促進することを示しています。これらの証拠に基づいて、蒸留は難しい例を多く暗記する必要を減らすことによって一般化を改善すると結論付けることができます。結論: Googleの研究者による発見は、実用的な意味合いや将来の研究方向に大きな影響を与えるものです。まず第一に、プロキシだけを使用して特定のデータを記憶する際には注意が必要です。従来の出版物では、モデルトレーニングやモデル推論を基準としたさまざまなメトリックが、記憶スコアと効果的な代理指標として提案されています。これらの代理指標は、記憶スコアとの高い一致率を示します。しかし、研究者はこれらの代理指標が分布に大きく異なり、現実のモデルの記憶行動の重要な特徴を表現できないことを発見しました。これは、効果的に計算可能な記憶スコアの代理指標を見つけるための道筋を示唆しています。以前は、例の複雑さはあらかじめ決定されたモデルサイズに分類されていました。調査結果は、例を特徴づける際にいくつかのモデルサイズを考慮することの価値を示しています。例えば、Feldmanはデータセットのロングテール例を、あるアーキテクチャに対する最高の記憶スコアを持つものと定義しています。その結果、一つのモデルサイズで記憶された情報が別のモデルサイズに当てはまらないことが示されています。

複雑なトピックに取り組む際、最初の一歩が一番難しいです

「初心者であること」は、一度通り抜けていつまでも忘れ去るものではありません常に継続的な学びと成長に取り組んでいる限り、新しい概念に取り組む自分自身を見つけるでしょう...

「初心者のためのイメージ分類」

「イメージ分類は、トップテック企業での就職に向けてプロフェッショナルを準備するために、私がInterview Kickstartで最初に教えたトピックですこの投稿は、私が講義の準備をしていたときに書きました...」

「Apple M1とM2のパフォーマンス- SSLモデルのトレーニングにおいて」

新しいAppleチップを使用してMLモデルをトレーニングするためのベンチマークの数はまだ少ないですさらに、ほとんどの結果は、M1チップと以前のソフトウェアバージョンを比較しているだけであり、それらが適切でなかった可能性もあります...

僧侶の病気探偵：AI技術を活用した植物健康ガイド

イントロダクション農業は私たちの文明の生命線であり、地球上の数十億人に栄養と食物を提供しています。しかし、この重要な産業は絶え間ない敵、つまり植物の病気に直面しています。これらの微小な脅威は作物に甚大な被害をもたらし、経済損失や食料不足を引き起こします。私たちの農業の遺産を守るカギは、最新の技術が介入する早期の検出と適時の対応にあります。この包括的なガイドでは、強力な機械学習ライブラリであるMonkを使用した植物の病気分類の旅に出ます。この記事の最後までに、人工知能を活用して植物の病気を効果的に特定し、対処するための知識を身につけることができます。では、Monkがどのように私たちに力を与え、植物の病気分類のためのディープラーニングモデルを作成、訓練、最適化するかを探求していきましょう。しかし、技術的な側面に入る前に、この取り組みの重要性とMonkが重要な役割を果たす理由を理解するために舞台を設定しましょう。学習目標 Monkソフトウェア/ライブラリの基本を理解する。ローカルマシンまたは好きな開発環境にMonkをインストールして設定する方法を学ぶ。機械学習における高品質なデータの重要性を探求する。 Monkを使用して、植物の病気の画像データセットを取得、前処理、整理して分類タスクに使用する方法を学ぶ。植物の病気分類に適したディープラーニングモデルアーキテクチャの選択に対する洞察を得る。 Monk内でモデルを設定し微調整する方法を理解する。転移学習における事前学習済みモデルも含む。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。実践ガイド：Monkによる最初の病気分類モデルの作成このセクションでは、植物の病気分類のためのMonkモデルのステップバイステップのプロセスをご紹介します。機械学習に初めて取り組む方から経験豊富なデータサイエンティストまで、以下の手順に従って植物の病気分類の旅を始めましょう。ステップ1：データ収集この最初のステップでは、植物の病気分類プロジェクトに必要なデータセットを収集します。以下の手順に従ってデータを収集してください：すばらしいPlant Villageのチームがデータセットを収集しました 1. Kaggle APIトークンのアップロード：以下のコードを使用してKaggle APIトークンをアップロードしてください。このトークンは、Kaggleからデータセットをダウンロードするために必要です。…

デコード Transformersを平易な英語で説明します

コード、数学、またはキー、クエリ、値の言及なし

デット (物体検出用トランスフォーマー）

注意：この記事は、コンピュータビジョンの複雑な世界について探求し、特にトランスフォーマーとアテンションメカニズムに焦点を当てています...からのキーコンセプトに精通していることが推奨されます

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。

In this translation, Notes is translated to メモ (memo), CLIP remains as CLIP, Connecting is translated to 連結 (renketsu), Text is translated to テキスト (tekisuto), and Images is translated to 画像 (gazo).

上記論文の著者たちは、最小限またはほとんど監督を必要とせずに、さまざまなタスクに使用できる画像の良い表現（特徴）を生成することを目指しています画像によって生成された使い勝手の良い特徴...

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