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メディアでの顔のぼかしの力を解き放つ：包括的な探索とモデルの比較

現代のデータ駆動型の世界において、個人のプライバシーと匿名性を確保することは非常に重要です個人のアイデンティティを保護したり、GDPRなどの厳しい規制に準拠したりすることから、...

「トランスフォーマーとサポートベクターマシンの関係は何ですか？トランスフォーマーアーキテクチャにおける暗黙のバイアスと最適化ジオメトリを明らかにする」

自己注意機構により、自然言語処理（NLP）は革新を遂げました。自己注意機構は、入力シーケンス内の複雑な関連を認識するためのトランスフォーマーデザインの主要な要素であり、関連トークンの関連性を評価することで、入力シーケンスのさまざまな側面に優先度を与えます。この他の技術は、強化学習、コンピュータビジョン、およびNLPアプリケーションにとって重要な長距離の関係を捉えるのに非常に優れていることが示されています。自己注意機構とトランスフォーマーは、GPT4、Bard、LLaMA、ChatGPTなどの複雑な言語モデルの作成を可能にし、驚異的な成功を収めています。トランスフォーマーと最適化の風景におけるトランスフォーマーの暗黙のバイアスを説明できますか？勾配降下法で訓練された場合、注意層はどのトークンを選択し、組み合わせますか？ペンシルベニア大学、カリフォルニア大学、ブリティッシュコロンビア大学、ミシガン大学の研究者たちは、注意層の最適化ジオメトリを（Att-SVM）ハードマックスマージンSVM問題と結びつけることで、これらの問題に答えています。この問題では、各入力シーケンスから最良のトークンを分離して選択します。実験結果は、この形式が以前の研究に基づいて構築され、実際的に重要であり、自己注意のニュアンスを明らかにすることを示しています。定理 1 以下では、入力シーケンスX、Z ∈ RT×d（長さT、埋め込み次元d）を使用して、基本的なクロスアテンションと自己注意モデルを調査しています。ここで、訓練可能なキー、クエリ、バリューマトリックスは、K、Q ∈ Rd×m、およびV ∈ Rd×vです。S( . )は、行ごとに適用されるソフトマックス非線形性を示しています。XQK⊤X⊤に対して適用されます。Z ← Xと設定することで、自己注意（1b）はクロスアテンション（1a）の特別なケースであることがわかります。メジャーな発見を明らかにするために、予測のためにZの初期トークンを使用することを検討します。ここで、zで表されます。具体的には、次のように表される減少する損失関数l(): R Rによる経験的リスク最小化を扱っています。ラベルYi ∈ {−1, 1}および入力Xi ∈ RT×d、zi ∈…

5つのステップでScikit-learnを始める

このチュートリアルでは、Scikit-learnを使用した機械学習の包括的なハンズオンの手順を提供します読者は、データの前処理、モデルのトレーニングと評価、ハイパーパラメータのチューニング、およびパフォーマンスを向上させるためのアンサンブルモデルのコンパイルなど、キーコンセプトと技術を学びます

Machine learning

「教師あり学習の理論と概要の理解」

この記事は、人気のある教師あり学習アルゴリズムの高レベルな概要をカバーし、初心者向けに特別に作成されています

Machine learning

「機械学習アルゴリズムの理解：詳細な概要」

「マシンラーニングの理解：タスク、アルゴリズム、そして最適なモデルの選択を明らかにする」となります

Machine learning

「ビッグデータの取り扱い：ツールと技術」

「ビッグデータという広大な分野では、どこから始めればいいのでしょうか？どのツールや技術を使うべきでしょうか？私たちはこれについて探求し、ビッグデータで最も一般的なツールについて話し合います」

Data Engineering

「WavJourneyをご紹介します：大規模な言語モデルを使用した作曲用音声作成のためのAIフレームワーク」

マルチモーダル人工知能（AI）の新興分野は、視覚、聴覚、テキストデータを融合させ、個別のエンターテイメントから改善されたアクセシビリティ機能まで、さまざまなドメインでのエキサイティングな可能性を提供しています。自然言語は、多様な感覚領域を横断した理解力とコミュニケーション力を高める約束を持つ、強力な中間者としての役割を果たしています。大規模言語モデル（LLMs）は、さまざまなAIモデルと協力してマルチモーダルの課題に取り組むエージェントとして、印象的な能力を示しています。 LLMsはマルチモーダルの課題解決能力を評価されていますが、これらのモデルの基本的な能力について疑問が生じます。これらのモデルは、動的なマルチメディアコンテンツの作成者としても機能することができるでしょうか？マルチメディアコンテンツの作成には、テキスト、画像、音声など、さまざまな形式でデジタルメディアを生成することが含まれます。音声はマルチメディアの重要な要素であり、コンテキストや感情を提供するだけでなく、没入型体験にも貢献します。過去の取り組みでは、音声や音楽の説明などの特定の条件に基づいてオーディオコンテキストを合成するために生成モデルが利用されました。しかし、これらのモデルは通常、これらの条件を超えた多様なオーディオコンテンツの生成に苦労し、現実世界での適用に制約がありました。構成的なオーディオ作成には、複雑な音響シーンの生成の複雑さという固有の課題があります。このタスクに対してLLMsを利用するには、文脈の理解と設計、オーディオの制作と構成、および対話的かつ解釈可能な作成パイプラインの確立などの課題に取り組む必要があります。これらの課題には、LLMsのテキストからオーディオへのストーリーテリング能力の向上、オーディオ生成モデルの調和、および人間と機械の共同作業のための対話的で解釈可能なパイプラインの作成が含まれます。上記で言及された問題と課題に基づいて、WavJourneyという新しいシステムが提案されました。その概要は以下の図に示されています。 WavJourneyは、言語の指示に従って音声を生成するためにLLMsを利用しています。この技術は、スピーチ、音楽、効果音を含む事前定義された構造に従ったオーディオスクリプトをLLMsに促すものです。このスクリプトは、これらの音響要素の空間的および時間的な関係を緻密に考慮しています。複雑な音響シーンに対応するため、WavJourneyはそれらを個々の音響要素とそれに対応する音響レイアウトに分解します。このオーディオスクリプトはスクリプトコンパイラに入力され、タスク固有のオーディオ生成モデル、オーディオI/O関数、または計算操作を呼び出すためのコンピュータプログラムに変換されます。その後、このプログラムを実行して所望のオーディオコンテンツを生成します。 WavJourneyの設計にはいくつかの注目すべき利点があります。まず第一に、LLMsの理解力と広範な知識を活用して、多様な音響要素、複雑な音響のつながり、魅力的なオーディオストーリーを特徴とするオーディオスクリプトを作成します。第二に、複雑な音響シーンを異なる音響要素に分解する構成戦略を採用しています。これにより、すべてのテキストで説明された要素を考慮するのが困難なエンドツーエンドの手法とは異なり、さまざまなタスク固有のオーディオ生成モデルを組み合わせてコンテンツ作成が可能となります。第三に、WavJourneyはオーディオモデルのトレーニングやLLMsの微調整の必要性なく動作し、リソースの効率化を図っています。最後に、WavJourneyは現実世界のオーディオ制作において、人間と機械の共同作業を容易にします。この研究から選ばれたサンプル結果は、以下の画像に示されています。これらの事例研究は、WavJourneyと最先端の生成手法との比較的な概要を提供しています。これは、言語指示によってガイドされた構成音声を作成するためにLLMを活用する革新的なAIフレームワークであるWavJourneyの概要でした。興味がある方や詳細を知りたい方は、以下に引用されたリンクをご参照ください。

横浜の大学の研究者らが提案した「VirSen1.0：センサーに基づく人間のジェスチャー認識システムの開発を効率化するための仮想環境」

ジェスチャー認識技術は、センサーの配置と配置、データの解釈、および機械学習の精度において重大な課題に直面しています。微妙な動きをキャプチャするためのセンサーの効率的な設定、結果のデータの信頼性のある解釈、および意図したジェスチャーを正確に認識するための機械学習アルゴリズムの確実な認識は、持続的な問題となっています。これらの問題は、最適なパフォーマンスを妨げるだけでなく、さまざまなアプリケーションでジェスチャーベースのシステムの広範な採用を制限しています。横浜の大学の研究者チームは、コンピュータ化された人間のジェスチャー認識のための新しいモデルを発表しました。この研究では、仮想的な光学センサーを仮想空間に対話的に配置してジェスチャー推定システムを設計するためのユーザーインターフェース（UI）であるVirSen 1.0の開発について説明しています。これにより、物理的なセンサーの必要性を排除して、ユーザーはセンサーの配置を実験し、ジェスチャー認識に与える影響を評価することができます。データは、アバターが所望のジェスチャーを行うことによってトレーニングのために収集されます。研究者たちは、センサー管理のシミュレータに関連する作業について議論し、シミュレータ、データ取得、およびモデル作成を組み合わせたアプローチのユニークさを強調しています。大量のトレーニングデータを収集することが実用的ではないため、サポートベクターマシン（SVM）分類器は、放射基底関数カーネルを使用しています。この研究では、順列特徴重要度（PFI）の貢献指標が高い認識率をもたらすセンサー配置の特定において重要性を強調しています。PFIは、個々の特徴がモデルの予測にどのように影響を与えるかを並べ替えることで測定します。PFIは特徴に関する洞察を提供し、試行錯誤のプロセス中にセンサーの配置を最適化するのに役立ちます。この研究の光学センサーは、赤外線LEDとフォトディテクタトランジスタで構成されています。データの取得は、センサー値が前のフレームと比較して特定の閾値を超えたときに開始されます。人間のジェスチャーは、イナーシャルセンサをキャプチャするモーションキャプチャツールであるXsensを使用して記録されます。スイーティング、ジャンプ、リーニング、および手を上げるなど、6つの3Dジェスチャーが記録されています。実装には、シミュレータのインターフェースの視覚的な表現が含まれており、ユーザーはオブジェクトを配置し、データを収集し、センサーの値を視覚化し、PFIの貢献指標で精度を評価することができます。研究チームは、シミュレータを改良する計画であり、過去の配置と結果を確認するための追加機能、PFIの貢献指標に基づいたセンサーの配置を提案する機能を含める予定です。将来の課題として、衣類が認識精度に与える影響を考慮していないこと、センサーノイズとエラーモデリングの欠如、処理速度、および認識対象の制限など、特定の制約を解消する予定です。

「PDF、txt、そしてウェブページとして、あなたのドキュメントと話しましょう」

LLMsを使用してPDF、TXT、さらにはウェブページなどのドキュメントに質問をすることができるウェブと知能を作成するための完全ガイド

このAI論文は、さまざまなディープラーニングと機械学習のアルゴリズムを用いた行動および生理学的スマートフォン認証の人気のあるダイナミクスとそのパフォーマンスを識別します

年月が経つにつれて、モバイルデバイスは機能性と人気の面で大きな進化を遂げてきましたが、セキュリティ対策はそれに追いついていません。スマートフォンには今や大量の機密情報が含まれており、セキュリティは切迫した問題となっています。研究者たちは、モバイルデバイスのセキュリティ強化のために行動および生理学的なバイオメトリクスを探求しています。これらの方法は、タイピングパターンや顔の特徴など、ユーザー固有の特性を活用しています。機械学習とディープラーニングのアルゴリズムを組み込むことで、セキュリティの強化に有望な成果が示されています。これらのアプローチを現実のシナリオにおいてモバイルデバイスのセキュリティを向上させるために、さらなる研究が重要です。この文脈において、アメリカの研究チームによって新しい論文が発表されました。この論文は、モバイルデバイスにおけるセキュリティギャップの拡大に対処するために、行動および生理学的なバイオメトリクスに基づく認証方法がスマートフォンのセキュリティをどのように向上させるかを包括的にレビューすることを目的としています。これは、この分野での以前の研究を基にしており、認証のダイナミクスにおけるトレンドを特定しています。さらに、研究では、ディープラーニングの特徴とディープラーニング/機械学習の分類を組み合わせたハイブリッド方式が、認証のパフォーマンスを大幅に向上させることができることを強調しています。この研究は、モバイルデバイスのセキュリティの重要な側面について詳しく掘り下げるとともに、次の主要な問いに焦点を当てています。「モバイルデバイスにおける最も効果的な生体認証方法は何であり、これらの生体認証方法にはどの機械学習およびディープラーニングのアルゴリズムが最適ですか？」著者たちは、生体認証の文脈におけるディープラーニング（DL）および機械学習（ML）のアルゴリズムに関する包括的な調査が重要な知見を提供したと結論づけました。彼らは、アルゴリズムの慎重な選択が認証のパフォーマンスに大きく影響することを発見しました。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と再帰型ニューラルネットワーク（RNN）は、生理学的および行動的なダイナミクスの処理においてリーダーとなっています。CNNは、顔や指紋に基づく生体認証などの生理的データの処理に優れており、RNNはキーストロークのダイナミクスにおいて非常に貴重です。サポートベクターマシン（SVM）は、特にタッチ、動き、およびキーストロークのダイナミクスにおける行動的なバイオメトリクスの分類において堅牢な選択肢でした。研究はまた、CNNなどのアルゴリズムを特徴抽出に使用するハイブリッド認証システムの採用の増加にも言及しています。CNN + LSTMによる歩行ダイナミクスやCNN + SVMによる顔認証などのこれらのハイブリッドアプローチは、さまざまなシナリオでの認証パフォーマンスの向上に有望です。最後に、この論文は、レビューされた研究にいくつかの制約があることも強調しています： 1. 小規模なデータセット：多くの研究は小規模なデータセットを使用しており、特により大きなデータ量を必要とするディープラーニングモデルの品質と一般化能力に支障をきたす可能性があります。 2. セキュリティテストの欠如：多くの研究は、さまざまなセキュリティ攻撃に対するモデルのテストを行っていないため、認証方法が脆弱になる可能性があります。 3. 制約のあるシナリオ：一部の研究は、ユーザーが厳格な指示に従う制約のあるシナリオでデータを収集およびテストしています。これは、人々がデバイスを使用する方法の変動性を考慮していないため、モデルの現実世界での適用可能性を制限する可能性があります。これらの制約に対処することは、バイオメトリックモバイル認証方法の実用性とセキュリティの向上にとって重要です。まとめると、この調査はモバイルバイオメトリック認証の包括的な見方を提供しています。特にCNNとRNNのようなディープラーニングアルゴリズムが、行動的および生理学的な認証の両方で効果的であることを強調しています。CNN + SVMのようなハイブリッドモデルは、パフォーマンスの向上に有望です。論文の著者によれば、将来の研究ではDLアルゴリズムに焦点を当て、高品質なデータセットを拡充し、現実的なテストシナリオを確保することが、モバイルバイオメトリック認証の可能性を最大限に活用するために重要です。

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