人工知能(AI)・機械学習(ML)の最新動向を論文・国際学会のトレンド等から読み解き、分かりやすく解説します。

機械翻訳のパラダイムが変わる!?非自己回帰的なテキスト生成・機械翻訳の最前線
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自然言語処理

機械翻訳のパラダイムが変わる!?非自己回帰的なテキスト生成・機械翻訳の最前線

単語を並列かつ高速に生成することのできる「非自己回帰的」なテキスト生成・機械翻訳手法が、2018年ごろから盛んに研究されています。最近になって、従来の自己回帰的なモデルに比べて大幅に高速でありながら、翻訳精度で匹敵するような手法も出現し始めました。本記事では、ごく最近の研究成果も含めた、「非自己回帰的 (non-autoregressive)」なテキスト生成・機械翻訳の研究トレンドを紹介します。

シンプルかつ効果的!深層学習で復活した「自己学習」の最新研究トレンド
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機械学習

シンプルかつ効果的!深層学習で復活した「自己学習」の最新研究トレンド

モデル自身を使ってラベル無しデータに「疑似正解」を付与、そこから新たなモデルを学習する「自己学習」 (self-training)。近年の深層学習技術の発展に伴って、その有効性を示す研究が画像・言語・音声の全分野で数多く発表されています。本記事では、その「自己学習」の最新の研究トレンドをいくつか紹介したいと思います。

GANを超えた!?画像・音声の「可変レート」表現学習手法が未来すぎる
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コンピュータービジョン

GANを超えた!?画像・音声の「可変レート」表現学習手法が未来すぎる

意味の密度に応じて、潜在表現の情報量を変化させる「可変レート離散表現」に関する論文が、最近 DeepMind によって立て続けに発表されました。非常に実用的かつ学術的にも興味深い研究だと思いますので、以下で、画像・音声に対する可変レートの潜在表現学習手法をそれぞれ紹介します。

トランスフォーマーが汎用計算エンジンになる?凍結事前学習トランスフォーマーの驚異的な汎化能力
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機械学習

トランスフォーマーが汎用計算エンジンになる?凍結事前学習トランスフォーマーの驚異的な汎化能力

言語・ビジョン・音声など、様々な分野で大きな成果を上げているトランスフォーマー。言語のみで事前学習されたトランスフォーマーのごく一部を微調整するだけで、画像認識などで驚異的な汎化能力を示すことが分かってきました。本記事では、近年のトランスフォーマーの転移学習・マルチタスク学習に関する論文をいくつか紹介しながら、トレンドを追ってみたいと思います。

日本語処理にも革命!?分かち書きをせず高品質な事前学習を実現する CANINE がすごい 【論文速報】
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自然言語処理

日本語処理にも革命!?分かち書きをせず高品質な事前学習を実現する CANINE がすごい 【論文速報】

自然言語処理において避けては通れない前処理である「分かち書き」を全くすることなしに、高品質な事前学習言語モデルを訓練する CANINE (ケイナイン) という手法に関する論文が発表されました。「これからの日本語処理のやり方を根本的に変えてしまうかもしれない」とあまりに衝撃を受けたので、論文速報として解説したいと思います。

人気急上昇中!自然言語処理における対照学習の最前線
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自然言語処理

人気急上昇中!自然言語処理における対照学習の最前線

データの類似・非類似関係を使って自己学習する手法である対照学習。画像認識などの分野において近年急速に応用が進んでいますが、自然言語処理における応用も、ここ1〜2年で活発に研究されています。本記事では、ごく最近提案された主な対照学習+自然言語処理の手法を取り上げて解説します。

【論文速報】ついにトランスフォーマーにライバル出現!?次世代の注意機構「ラムダネットワーク」を解説
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コンピュータービジョン

【論文速報】ついにトランスフォーマーにライバル出現!?次世代の注意機構「ラムダネットワーク」を解説

先週、「ラムダネットワーク」と呼ばれる「次世代の注意機構」とも言える変換機構を持つネットワークが発表されました。注意の重みを計算することなく、効率的に入力を出力に変換できることもあり、各所で話題になっています。本記事では、速報的に、この「ラムダネットワーク」の論文を解説してみたいと思います(今週は2本立てです)。

【論文速報】OpenAI の超高クオリティ画像生成モデル DALL·E の論文を解説
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コンピュータービジョン

【論文速報】OpenAI の超高クオリティ画像生成モデル DALL·E の論文を解説

今年2021年1月に、OpenAI から発表された画像生成モデルである「DALL·E (ダリー)」。先日、その技術的詳細を解説した論文が発表されたのにあわせ、本記事では、CLIP などの関連研究などを紹介し、その技術・モデル等の詳細について速報的に解説してみたいと思います。

人工生命と人工知能の融合 ニューラル・セル・オートマトンを使った機械学習の最前線
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機械学習

人工生命と人工知能の融合 ニューラル・セル・オートマトンを使った機械学習の最前線

ここ1〜2年ほどで、連続値の状態を持ち、微分可能なニューラルネットワークによって状態を更新する「ニューラル・セル・オートマトン (NCA)」に関する研究が進んでいます。生物の成長をシミュレーションしたり、分類・セグメンテーションなど基礎的な機械学習タスクを解くことができるなど非常に興味深い成果が多く出ており、個人的に注目している分野です。この記事では、最近のセル・オートマトン+機械学習の手法をいくつか紹介しながら、人工生命と人工知能の分野の融合を垣間見てみたいと思います。

フローベースの深層生成モデルと音声合成の最前線
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機械学習

フローベースの深層生成モデルと音声合成の最前線

近似なしで潜在変数や対数尤度を正確に推定可能、対数尤度を最大化させることで学習ができる、逆変換ができる、など、様々な特徴を持つフローベースの生成モデル。GAN や VAE などの他のモデルほど有名ではありませんが、近年研究が進み、Glow (Kingma and Dhariwal 2018) のように高品質な画像が生成できるようになるなど、注目され始めています。本記事では、フローベースの深層生成モデルと、フローを利用した音声合成モデルの最新の研究を追ってみたいと思います。

ついにパラメータ1兆個超え!スイッチ・トランスフォーマーと混合エキスパートモデルを完全解説
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自然言語処理

ついにパラメータ1兆個超え!スイッチ・トランスフォーマーと混合エキスパートモデルを完全解説

2021年1月に発表された「スイッチ・トランスフォーマー」の論文、「ついにパラメータが1兆個超え」ということで話題になったのが記憶に新しいかもしれません。本記事では、そのスイッチ・トランスフォーマーの論文を、前身となった混合エキスパート (MoE) モデルにさかのぼって解説したいと思います。

マルチリンガル自然言語処理が幅広く学べる カーネギーメロン大講義がオススメ
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自然言語処理

マルチリンガル自然言語処理が幅広く学べる カーネギーメロン大講義がオススメ

昨年の5月に、低リソース自然言語処理ブートキャンプが開催されました。カーネギーメロン大の一線の研究者による、低リソース自然言語処理のチュートリアルと、実際のデータセットやライブラリを使った演習が盛りだくさん。本記事では、講演をまとめ訳と共に紹介します。

グラフ+深層学習の最重要手法・論文トップ10の総まとめ
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機械学習

グラフ+深層学習の最重要手法・論文トップ10の総まとめ

グラフ構造を持つデータに対するニューラルネットワークであるグラフ・ニューラルネットワーク (GNN) は、深層学習の中でも研究が活発な分野の一つです。ソーシャルネットワーク上のユーザー属性の予測、推薦、化合物の分類、自然言語文の構造解析、画像セグメンテーションなど、グラフ状の構造を持つ様々なタスクや分野に応用されています。本記事では、これまで提案されてきた、重要な GNN に関する手法・論文を 10 個ほどまとめとして紹介します。

機械学習エンジニアリングについて読んでおきたい 14編のオススメ文献・教科書
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機械学習

機械学習エンジニアリングについて読んでおきたい 14編のオススメ文献・教科書

機械学習が現実のプロダクトへと導入・活用される機会が増えるに従い、機械学習システムを開発・デプロイする「機械学習エンジニアリング」についても重要性が増しています。本記事では、機械学習エンジニアリング、特に、機械学習システムの設計・開発・デプロイ・サービングなどにまつわる落とし穴やアドバイスなどをまとめた良質な文献・教科書を全部で14編、まとめと共に紹介いたします。

【2021年最新版】日本語BERTを徹底比較 事前学習言語モデルのオススメはこれ
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自然言語処理

【2021年最新版】日本語BERTを徹底比較 事前学習言語モデルのオススメはこれ

日本語で、BERT などの事前学習モデルを使った自然言語処理タスクを解く機会が増えてきました。しかし、BERT だけでも、様々な研究機関・企業が、訓練データ、サイズ、分かち書きの方法等の異なる様々なバージョンを公開しており、「どれをどう使ったら良いかよく分からない」という方も多いのではないでしょうか。この記事では、2021年1月の現段階で公開されている様々な BERT のモデルのタスク性能を比較し、現時点でのオススメについて紹介してみたいと思います。

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