機械学習

コンテンツ生成、予測 (自動運転、気象予報)、強化学習など、現実世界において様々な応用のあるビデオ生成・認識。トランスフォーマーや GPT が他ドメインで成功を収める中、ビデオ分野にもこの「トランスフォーマーの波」が押し寄せています。この記事では、このビデオ生成・認識分野における最近の研究動向をまとめてみたいと思います。

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。

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。

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）。

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。

先週、OpenAI から 「DALL·E (ダリー)」と呼ばれる、言語から画像を生成する画像生成モデルが発表されました。ネットでは、「テキストから高クオリティの画像を生成できる」という点が特に取り沙汰されている印象ですが、その技術的詳細については、論文がまだ公表されていないこともあって、あまり議論されていません。本記事では、公式の記事や、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。

先々週の 12/7〜12/12 にかけて、機械学習系のトップ会議である NeurIPS 2020 がオンラインで開催されました。発表の分野も多岐に渡るため、その全てを単一の記事でカバーすることは到底できません。本記事では、発表された論文の中から、現時点での引用数などを参考にしながら、重要な論文、特に、データ拡張および半教師あり学習に関する重要論文をいくつか取り上げ解説してみたいと思います。