毎日のように新しい技術が発表される機械学習分野の研究者にとって、最新の論文にキャッチアップするコストは非常に高い。東京大学松尾研究室を中心としたマシンラーニングコミュニティー「deeplearning.jp」では、最新論文の輪読会を毎週開催することによって、参加者間での知識や技術を共有している。 本連載では、この輪読会の内容を一部抜粋してお伝えしたい。
  • 第9回
  • 2019.06.05
髪の色も顔の向きも自在に変化 AIに表現を学ばせる
ディープラーニング(深層学習)研究では国内トップレベルの東京大学・松尾研究室のメンバーが開催する最新論文の輪読会から、話題の論文を紹介する本連載。今回は、「より良い表現学習」に関する論文を取り上げる。
  • 第8回
  • 2019.01.31
ロボット制御に大切な「状態」表現 データから環境の表現を学ぶ
ディープラーニング(深層学習)研究では国内トップレベルの東京大学・松尾研究室のメンバーが開催する最新論文の輪読会から、話題の論文を紹介する本連載。今回は、ロボットを使った実世界応用につながる分野の最新論文を紹介する。
  • 第7回
  • 2019.01.07
文書の文字は当たり前 街中の看板も読み取るテキスト認識の今
ディープラーニング(深層学習)研究では国内トップレベルの東京大学・松尾研究室のメンバーが開催する最新論文の輪読会から、話題の論文を紹介する本連載。今回は、テキスト認識技術の最前線がテーマ。街中の写真から「どこに」「何が」書かれているか読み取ることも可能になっている。
  • 第6回
  • 2018.11.27
画像認識技術の最先端 より洗練された認識方法を目指す
ディープラーニング(深層学習)研究では国内トップレベルの東京大学・松尾研究室のメンバーが開催する最新論文の輪読会から、話題の論文を紹介する本連載。今回は、それぞれの物体を区別しつつ、物体がある領域をピクセル単位で分割する、より高度な認識技術であるインスタンスセグメンテーションを紹介する。
  • 第5回
  • 2018.10.18
学習データ不足への対処へ ドメイン適応を用いた知識の転移
ディープラーニング(深層学習)研究では国内トップレベルの東京大学・松尾研究室のメンバーが開催する最新論文の輪読会から、話題の論文を紹介する本連載。今回は、多くの学習データを用いないと十分な性能が発揮できない深層学習において、少ない学習データでも十分な性能が発揮できる手法を紹介する。
  • 第4回
  • 2018.09.28
世界モデル~世界の構造を理解して予測・想像するAI~
ディープラーニングの研究では国内トップレベルの東京大学・松尾研究室のメンバーが毎週開催する最新論文の輪読会から、話題の論文を紹介する本連載の第4回。今回は、人間が優れている能力の1つである「予測能力」あるいは「想像力」をAI(人工知能)で実現する方法についての研究を紹介する。
  • 第3回
  • 2018.07.31
ロボットは行動計画を立てられるか?
ディープラーニング(深層学習)の研究では国内トップレベルの東京大学・松尾研究室のメンバーが毎週開催する最新論文の輪読会から、話題の論文を紹介する本連載の第3回。今回はロボット×ディープラーニングの研究論文。服を畳んだり、食事を作ったりといった動作を不確実で複雑な空間でロボットがスムーズに行うようにできれば、大きなインパクトをもたらす。その実現に向けた研究を紹介する。
  • 第2回
  • 2018.06.21
パラメーター空間での「眼」を獲得せよ 汎用AI発現へ近づく一歩
ディープラーニング(深層学習)の研究では国内トップレベルの東京大学・松尾研究室のメンバーが毎週開催する最新論文の輪読会から、話題の論文を紹介する本連載の第2回。ディープラーニングの学習には時間がかかる。その過程は誤解を恐れずに言えば、目隠しをしながら山登りするようなものだ。しかし、それを解決する手法が発見されつつある。その1つが「フィッシャー情報行列」である。
  • 第1回
  • 2018.05.18
松尾研が注目! AIの「身体性」をグーグルやフェイスブックが研究
ディープラーニング(深層学習)というAI(人工知能)技術の研究では国内トップレベルの東京大学・松尾豊研究室のメンバーが、実世界で活用できるAIを構築するために参考になる優れた海外の論文を2つ紹介する。現実に存在する身体を通じて環境に適応的な振る舞いを学習することがポイントになる。

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