機械学習とニューラルネットワーク - ページ 48

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CS480/680 講義 16: 畳み込みニューラル ネットワーク

CS480/680 講義 16: 畳み込みニューラル ネットワーク

このビデオでは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を紹介し、重要な特性を持つ特定のタイプのニューラル ネットワークとして画像処理における CNN の重要性を説明します。講師は、エッジ検出などの画像処理に畳み込みを使用する方法と、CNN が同様の方法で特徴を検出する方法について説明します。畳み込み層とそのパラメーターの概念を、バックプロパゲーションと共有重みを使用した勾配降下法を使用して CNN をトレーニングするプロセスとともに説明します。講師は、より小さなフィルターの使用や畳み込みごとの非線形活性化など、効果的な CNN アーキテクチャを作成するための設計原則も提供します。

畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) に関するこの講義では、ディープ ニューラル ネットワークが直面する勾配消失問題の解決策として、残差接続の概念について講演者が説明します。これらのスキップ接続により、ネットワーク パスを短縮し、不要なレイヤーを無視できると同時に、ゼロに近い出力の生成を避けるために必要に応じてそれらのレイヤーを使用することができます。勾配消失の問題を軽減するために、バッチ正規化手法の使用も導入されています。さらに講演者は、CNN はビデオ シーケンスなど、2 次元を超える連続データやテンソルに適用できること、および特定のアプリケーションでは 3D CNN も可能であると述べています。 TensorFlow フレームワークは、多次元配列を使用した計算用に設計されていることが強調されています。

• 00:00:00このセクションでは、発表者は畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を紹介し、重要な特性を持つ特定の種類のニューラル ネットワークとして画像処理における CNN の重要性を説明します。講義では、CNN が大規模なデータセットとシーケンスを処理するためにどのように拡張できるかについて説明します。発表者は、CNN の名前が、2 つの関数を変更して 3 番目の関数を生成する畳み込みの数学的演算にちなんで命名されたことを、平滑化に畳み込みを使用する例を挙げて説明します。講義ノートでは、畳み込み演算の重み付け関数としてガウス分布も利用しています。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、連続と離散の両方の場合の畳み込みの概念について説明します。出力 Y は、近傍内の X の重み付けされた組み合わせです。画像に適用すると、これは 2 次元関数となり、各ピクセルは x 方向と y 方向の特定の座標におけるその関数の測定値になります。各ピクセル強度に適用される重みにより、新しい画像 Y が生成されます。例として、単純な畳み込みをグレースケール画像のエッジ検出に使用して、垂直エッジを検出できます。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、スピーカーは畳み込みを使用してニューラル ネットワークの特徴を検出する方法について説明します。畳み込みは基本的に、重みの特定のパターンに基づく単位のサブセットの線形結合であり、特定のタスクにとって重要である可能性のあるエッジやその他のパターンなどの特徴を検出するのに役立ちます。講演者はまた、重みのパターンによって近傍の特徴を検出するためのフィルターが決まり、非線形活性化関数によって出力が増幅されることについても説明しました。 gab またはフィルターは、人間の視覚野の仕組みにヒントを得た共通の特徴マップに対応する一般的なフィルター クラスです。
  
  
• 00:15:00このセクションでは、畳み込みニューラル ネットワークがどのように機能するかを講師が説明します。このアイデアは、特定の特徴に対応する重みのパッチを適用することで画像内の小さなエッジを検出することであり、各パッチの大きさはその色によって決まります。これらのパッチは、畳み込み層とプーリング層を交互に繰り返すことによって画像に適用されます。畳み込み層は、同じ重みを持つ特定のサイズのフィルターを使用して、別のベクトルに対応する畳み込みを計算することによって機能します。畳み込みニューラル ネットワークの重要な要素は、画像内のさまざまな特徴を交互に検出する畳み込み層とプーリング層です。
  
  
• 00:20:00このセクションでは、ニューラル ネットワークの畳み込み層の概念について説明します。畳み込み層は、固定サイズのウィンドウまたはパッチを使用し、それに適用される重みまたはフィルターのセットを使用します。このフィルターはレイヤー内の各ウィンドウ全体で再利用され、完全に接続されたレイヤーと比較して、入力と出力間の接続のよりまばらな表現が生成されます。 1D の例では、サイズ 3 x 1 のパッチが取得され、入力の各ウィンドウにフィルターが適用されます。同様に、2D の例では、エッジなどの特定の特徴を検出するために、スライディング ウィンドウ全体に同じ重みのセットが適用されて、サイズ 3 x 3 のパッチが取得されます。ウィンドウのインスタンス間で同じフィルターを再利用することにより、畳み込み層により、よりコンパクトで効率的なネットワーク設計が可能になります。
  
  
• 00:25:00このセクションでは、畳み込みニューラル ネットワークと、画像または信号のすべてのパッチに同じ重みのセットを使用して、畳み込みニューラル ネットワークが画像および音声信号を処理する方法について講師が説明します。ネットワークは、局所等分散を計算するプーリング フィルターを適用することで特徴を検出し、ネットワークが場所に関係なく特徴を認識できるようにします。このメソッドは、ビットマップ イメージを入力として使用し、出力として 0 から 9 までのラベルを生成する数字認識に使用できます。講師は、バックプロパゲーションと自動微分が共有の重みを処理し、同じ重みを持つエッジの重みを更新すると述べています。
  
  
• 00:30:00ビデオのこのセクションでは、講師が畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) がどのように機能するかを説明します。最初のステップでは、フィルターを使用して入力画像に 5x5 の畳み込みを適用します。これにより、小さなフィルターよりも大きな特徴を検出できるようになります。これにより、サイズ 28x28 のフィーチャ マップが生成され、さまざまな場所にフィーチャが存在するかどうかを確認するために使用できます。次に、最大プーリング レイヤーが適用され、各 2x2 パッチの最大値を取得することで、特徴マップのサイズが 14x14 に縮小されます。次に、5x5 フィルターを使用して別の畳み込みが適用され、より高いレベルの特徴が検出され、再び最大プーリングを受ける 12 個の特徴マップが生成されます。最大プーリングの背後にある直感は、顔認識における目や鼻など、一部の特徴の正確な位置がわずかに異なる可能性があるということです。
  
  
• このセクションの00:35:00では、講師が分類用に設計されたニューラル ネットワークの 2 番目の部分について説明します。一般的なアプローチは、完全に接続された層を取得し、特徴を平坦化し、バックプロパゲーションを通じて調整された重みを使用してクラスを計算するノードのベクトルを構築することです。畳み込みニューラル ネットワークの利点は、畳み込みフィルターの重みが人間によって設計されているのではなく、ネットワークのトレーニングに応じてランダムに初期化および更新され、ネットワークが関連する特徴を抽出する方法を学習できることです。ネットワークは、データ駆動型のソリューションを通じて最適化を行い、実際にうまく機能する機能を考案することができます。
  
  
• 00:40:00このセクションでは、講師は畳み込みニューラル ネットワークにおける疎接続の概念について説明します。これは、ノードが完全に接続されているのではなく、少数の接続しか持たないという事実を指します。これにより、重みの数が大幅に減り、計算がよりスパースになるようになります。講師はまた、フィルターの数、カーネル サイズ、ストライド、パディングなどのパラメーターがニューラル ネットワークの畳み込み層でどのように指定されるかについても説明します。提供された例は、畳み込み層を定義する際にこれらのパラメーターがどのように使用されるかをさらに明確にするのに役立ちます。
  
  
• 00:45:00このセクションでは、畳み込みニューラル ネットワークがどのように機能するかを講師が説明します。講師は、畳み込み層が入力画像にカーネルを適用することでどのように処理するかを実演します。カーネルのサイズによって出力のサイズが決まり、ストライドによってカーネルが入力上でどれだけ移動するかが決まります。パディングは、入力の元のサイズを維持するために使用することもできます。講師は、さまざまなカーネル サイズとストライドが畳み込み層の出力サイズにどのような影響を与えるかの例を示します。
  
  
• 00:50:00このセクションでは、講師が、変数間で重みを共有し、バックプロパゲーションと勾配降下法を使用して畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) をトレーニングするプロセスについて説明します。関数内に変数が複数回出現する場合でも、偏導関数を計算するプロセスは変わりません。トレーニングには Adam や RMSprop などのアルゴリズムを使用できます。ニューラル ネットワーク アーキテクチャの設計に関しては、問題に依存するものであり、科学というよりも芸術です。ただし、パラメータを減らしてネットワークを深くするには、単一の大きなフィルターの代わりに小さなフィルターのスタックを使用するなど、いくつかの経験則では良好な結果が得られています。
  
  
• 00:55:00ビデオのこのセクションでは、インストラクターが畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) アーキテクチャを設計するための経験則を説明します。彼は、より小さいフィルターを使用すると、より効果的に機能する傾向があり、より大きいフィルターと比較して生成されるパラメーターが少なくなる傾向があると示唆しています。大きなフィルターの代わりに小さなフィルターのスタックを使用することで、必要なパラメーターの数を減らしながら、受容野は同じままになります。さらに、すべての畳み込みの後に非線形活性化を追加すると、CNN のパフォーマンスを向上させることができます。これらの設計原則は、さまざまなアプリケーションに効果的なアーキテクチャを作成するのに役立ちます。
  
  
• 01:00:00このセクションでは、畳み込みニューラル ネットワークにおける残差層の使用について説明します。残留レイヤーは、レイヤーの追加が多すぎることによるネットワーク品質の低下を回避する方法として 2015 年に提案されました。このアイデアは、スキップ接続を作成してネットワークへのパスを短縮し、効果的に深さを減らし、勾配をより効果的に伝播させることです。残りの接続はいくつかの層をスキップし、入力 X をスキップされた層の出力に追加します。こうすることで、追加のレイヤーが役に立たない場合、ネットワークのパフォーマンスに悪影響を与えることなく無視できます。
  
  
• 01:05:00このセクションでは、講演者は畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の残差接続の概念を紹介し、勾配消失の問題を解決する方法を説明します。本質的に層の出力に恒等関数を追加するスキップ接続を使用することにより、ネットワークには、必要に応じて層を使用しながら、役に立たない特定の層を無視するオプションが与えられます。これにより、層がゼロに近い出力を生成し、ネットワークがそれらの層を完全に無視する可能性がある問題が回避されます。講演者はまた、スキップ接続は勾配サイズに影響を与えないことにも言及し、勾配消失の問題を軽減する別のアプローチとしてバッチ正規化の使用を提案しています。
  
  
• 01:10:00ビデオのこのセクションでは、講演者は、畳み込みニューラル ネットワークにおける勾配消失問題や正規化などの問題に対処するためのテクニックについて説明します。バッチ正規化は一般的に使用されるヒューリスティックであり、分散 1 および 0 を中心として使用されるデータのバッチに従って、次元ごとに値が個別に正規化されます。さらに、スキップ接続はバックプロパゲーションのパスを短くするため、勾配をより速く伝播するのに役立ちます。最後に講演者は、畳み込みニューラル ネットワークはコンピューター ビジョンだけでなく、ビデオ シーケンスなどのアプリケーションで見られるような、2 次元を超えるシーケンシャル データやテンソルなどにも使用できると述べました。 TensorFlow フレームワークは、ベクトルや行列だけに限定されるのではなく、多次元配列に関して計算を実行するように設計されています。
  
  
• 01:15:00このセクションでは、3D 畳み込みニューラル ネットワークが存在し、それほど一般的ではありませんが、使用できるアプリケーションがいくつかあると述べています。

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CS480/680 講義 17: 隠れマルコフ モデル

CS480/680 講義 17: 隠れマルコフ モデル

この講義では、シーケンス データの相関を利用して精度を向上させるために使用される確率的グラフィカル モデルの一種である隠れマルコフ モデル (HMM) について紹介します。モデルの仮定には定常過程とマルコフ過程が含まれており、隠れ状態は前の状態にのみ依存します。 HMM の分布には初期状態分布、遷移分布、発光分布の 3 つがあり、後者はデータの種類に応じて使い分けられます。このアルゴリズムは、監視、予測、フィルタリング、平滑化、およびおそらく説明タスクに使用できます。 HMM は音声認識や機械学習に使用されており、安定性の相関関係のために歩行器を使用する高齢者向けに、一連の入力と隠れ状態に基づいて最も可能性の高い出力シーケンスを予測します。高齢者施設で収集した高齢者の活動データに基づいて、歩行器に改造したセンサーとカメラを取り付け、高齢者の活動を自動的に認識する実験が行われた。活動認識の文脈における教師あり学習と教師なし学習のデモンストレーションについても議論されました。

この講義では、隠れマルコフ モデル (HMM) でのガウス発光分布の使用に焦点を当てます。HMM は、収集されたデータが連続的な実際のアプリケーションで一般的に使用されます。講師は、この方法には、データの経験的な平均と分散に対応する平均と分散のパラメーターを計算し、それらを使用して初期分布と遷移分布の解を計算することが含まれると説明します。遷移分布は相対頻度カウントに対応し、解を得るために最尤法が使用されます。このアプローチは、初期分布と発光分布も使用されるガウス分布の混合に対する解決策に似ています。

• 00:00:00このセクションでは、これまで説明してきたニューラル ネットワークとは異なる隠れマルコフ モデル (HMM) の概念を講師が紹介します。講師は、データが独立したデータ ポイントではなくシーケンスから取得され、1 つのデータ ポイントの予測が次のデータ ポイントの予測と相関する場合に HMM を使用できると説明します。講師は、音素または単語の予測が次の音素または単語と関連付けられる音声認識の例を提供します。これらの相関関係を利用すると、予測の精度を向上させることができます。講師は、HMM をリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) に一般化して、シーケンス データを処理し、シーケンス内の異なる点間で情報を伝播できることについても説明します。これについては後で説明します。
  
  
• 00:05:00講義のこのセクションでは、講演者はガウスの混合の一般化として隠れマルコフ モデルを紹介します。同氏は、隠れマルコフ モデルは逐次データの相関を利用して精度を高め、y が与えられた場合の条件付き確率分布 x に従う y にわたる分布を表現するために使用されると説明しています。これは、入力 x のクラス条件付き分布が y が多項分布からサンプリングされた後に表現されるガウスの混合とは異なります。講演者は、このモデルと条件付きランダム フィールドおよびリカレント ニューラル ネットワークとの比較も行います。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、隠れマルコフ モデルを設計する際に行われる仮定について講師が説明します。最初の仮定は、プロセスが定常であるということです。これは、遷移と放出分布が時間に依存しないことを意味します。 2 番目の仮定は、プロセスがマルコフであるということです。これは、特定の隠れ状態が前の隠れ状態にのみ依存することを意味します。これらの仮定により、初期分布、遷移分布、および放出分布を含む確率的グラフィカル モデルが作成され、これらが一緒になって結合分布を形成します。初期分布は最初の隠れ状態の分布を表し、通常は多項分布です。
  
  
• 00:15:00このセクションでは、隠れマルコフ モデルの 3 つの分布、初期状態分布、遷移分布、放出分布について学びます。ガウス放出分布は連続データに使用されますが、多項放出分布は自然言語処理の単語シーケンスなどの離散データに役立ちます。これらの分布を掛け合わせることで結合分布を導き出すことができ、これはロボットの位置特定などのさまざまなアプリケーションに使用できます。
  
  
• 00:20:00このセクションでは、走行距離計の測定値のドリフトと不正確さが原因でロボットが道に迷う問題について学びます。この問題の解決策は、隠れマルコフ モデルを使用することです。このモデルでは、Y (隠れ状態) がロボットの位置座標に対応し、入力がセンサーによる測定値に対応します。遷移分布は、動作の不確実性によりロボットが異なる場所に到達する可能性を捕らえますが、放出分布には、測定の不正確さを考慮して、センサーによって取得された測定値にわたる分布が含まれます。隠れマルコフ モデルは位置特定に使用できます。これには、任意のタイム ステップでのロボットの位置の確率の計算が含まれます。
  
  
• 00:25:00このセクションでは、隠れマルコフ モデル (HMM) に関連するタスクを分類できる 4 つの大きなカテゴリについて講演者が説明します。これらのカテゴリには、監視、予測、曖昧さの解消、およびおそらく説明が含まれます。監視タスクで使用されるアルゴリズムは、フォワード アルゴリズムと呼ばれます。これには、以前のすべての測定値を考慮した前の隠れ状態の確率に関するクエリの再帰的分解が含まれ、これにより、与えられた X に対する Y の確率の計算が可能になります。このアルゴリズムは、最初の隠れ状態を計算することによって機能します。測定を行ってから、そのタイム ステップまでの測定値に基づいて次の隠れ状態を計算し、時間を進めてシーケンスを増やし続けます。
  
  
• 00:30:00このセクションでは、講師は隠れマルコフ モデル (HMM) を使用した予測タスクについて説明します。これには、現在の状態からシステムの将来の状態を予測することが含まれます。このタスクの例には、天気や株式市場の予測などがあります。計算はモニタリングと同様に、モニタリングと予測の 2 つのフェーズを持つフォワード アルゴリズムを使用して実行されます。提供された例では、講師は、X1 と X2 のみを考慮して Y4 の確率を計算する方法を示しています。講師はまた、予測機能を備えた HMM がテキスト生成に使用できることにも言及しており、モデルは現在のテキストから次に観察可能なテキストを予測します。
  
  
• 00:35:00このセクションでは、講師は、フィルタリング、平滑化、後知恵推論を含む隠れマルコフ モデル (HMM) のタスクについて説明します。フィルタリングは過去の観測に基づいてシステムの現在の状態を予測することを指しますが、スムージングはその状態の前後の両方の観測を使用して以前の状態を予測することを指します。後知恵推論では、過去の状態の前後の観察に基づいて、その状態の特性を計算します。講師は、HMM はこれらのタスクではもはや最先端ではないが、より効果的になる傾向があるリカレント ニューラル ネットワークの前身であることを強調しました。これらのタスクの計算は再帰的に実行され、順方向/逆方向アルゴリズムが作成されます。
  
  
• 00:40:00このセクションでは、講演者が音声認識と機械翻訳のための隠れマルコフ モデル (HMM) の使用について説明します。 HMM は、一連の入力と隠れ状態に基づいて、最も可能性の高い出力シーケンスを計算するために使用されます。この動的計画法にビタビアルゴリズムを適用して最大化を実行します。センサー測定と高齢者が歩くために使用するウォーカーデバイスを使用した活動認識の応用についても説明します。歩行器を使用している人の活動を推測することは、転倒につながる可能性が最も高い、または転倒を引き起こす可能性が最も高い操作を判断するのに役立ちます。歩行器を安定させるために使用しているにもかかわらず、状況によっては転倒が発生することが観察されています。
  
  
• 00:45:00このセクションでは、講演者は、センサーとカメラを備えた改造歩行器を使用して、退職施設での高齢者の活動に関するデータを収集した研究について説明します。この歩行器には、歩行器の各脚にかかる重量を測定する 3D 加速度センサーや荷重センサーなどのセンサーと、脚を後方から振り返るカメラが搭載されていました。実験では、参加者に日常の一般的な活動を模擬した障害物コースを通過してもらいました。収集されたデータは、参加者が実行したアクティビティを自動的に認識する隠れマルコフ モデルの開発に使用されました。このモデルにはセンサー用に 8 つのチャネルがあり、機械学習を使用して初期遷移と放出分布のパラメーターを推定しました。
  
  
• 00:50:00このセクションでは、講演者がセンサー測定に基づいて人の活動を予測するアルゴリズムのデモンストレーションについて説明します。このアルゴリズムは、隠れマルコフ モデルまたは条件付きランダム フィールドを使用して人の活動を追跡し、予測を出力し、手動でラベル付けされた正しい行動と比較します。人間のアクティビティは変動する曲線として視覚的に表現され、ビデオの右側のパネルには、正しい行動を示す赤い四角とアルゴリズムの予測を示す青い四角で示される 13 の個別のアクティビティが表示されます。講演者は、センサーを装着した人に自分の活動を知らせることは理論的には可能だが、現実的ではない。なぜならその人は自分の動きを常に信頼できる判断者であるとは限らないからであり、誰かが自分の行動を継続的に発表するのは気まずいかもしれないからである。さらに、教師なし学習が使用された場合、アルゴリズムはアクティビティを推測しますが、そのアクティビティに正確に名前を付けることはできません。
  
  
• 00:55:00このセクションでは、講演者はアクティビティ認識のコンテキストで教師あり学習と教師なし学習の両方に採用されたアプローチについて説明します。教師あり学習の場合、Y は既知であり、目的はデータの尤度を最大化することです。議論されているアプローチの 1 つは、導関数を計算し、それをゼロに設定し、パラメーターを分離し、pi シータとファイの値と推定値を取得することです。 2 つのアクティビティとバイナリ測定の場合、モデルの結合分布を拡張して導関数をゼロに設定することができます。結果として得られる答えは自然なもので、データ内のクラス数の比率が含まれます。
  
  
• 01:00:00このセクションでは、講師はガウス発光分布の使用について説明します。ガウス発光分布は、収集されるデータが連続的なことが多いため、実際のアプリケーションでは一般的な方法です。この方法では、収集されたデータの経験的な平均と分散に対応する平均と分散のパラメーターを使用します。初期分布と遷移分布の解は以前と同じですが、遷移分布は相対頻度カウントに対応します。次に、最尤法を使用してこれらの解を取得します。この手法は、ガウス分布の混合の解法に似ており、初期分布と発光分布も得られます。

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CS480/680 講義 18: リカレントおよび再帰的ニューラル ネットワーク

CS480/680 講義 18: リカレントおよび再帰的ニューラル ネットワーク

この講義では、固定長のないシーケンシャルデータに適したモデルとしてリカレントニューラルネットワークと再帰ニューラルネットワークを紹介します。リカレント ニューラル ネットワークは、出力が入力としてフィードバックされる特定のノードにより、任意の長さのシーケンスを処理できます。各タイム ステップでの H の計算方法は、重み共有を含む同じ関数 f の使用を通じて行われます。ただし、初期の入力からの情報を覚えていないことや予測のずれなどの制限が発生する可能性があります。講師はまた、双方向リカレント ニューラル ネットワーク (BRNN) アーキテクチャと、入力シーケンスと出力シーケンスが自然に一致しないアプリケーション向けに、エンコーダーとデコーダーの 2 つの RNN を利用するエンコーダー デコーダー モデルについても説明します。さらに、講師は、勾配消失問題を軽減し、長距離依存関係を促進し、情報の流れを選択的に許可またはブロックできる長短期記憶 (LSTM) ユニットの利点について説明します。

リカレントおよび再帰ニューラル ネットワークに関するこの講義では、勾配問題を防ぐための長期短期記憶 (LSTM) およびゲート反復ユニット (GRU) ユニットの使用や、機械翻訳における注意メカニズムの重要性など、幅広いトピックを取り上げます。文の意味と単語の配置を保持するため。また、講師は、リカレント ニューラル ネットワークをシーケンス、グラフ、ツリーの再帰的ニューラル ネットワークに一般化する方法、および構文解析ツリーを使用して文を解析し、文の埋め込みを生成する方法についても説明します。

• 00:00:00ビデオのこのセクションでは、講演者は、固定長のないシーケンシャル データに適したモデルとしてリカレント ニューラル ネットワークと再帰的ニューラル ネットワークを紹介します。前に説明したフィードフォワード ニューラル ネットワークは固定長の入力を前提としているため、時系列データや機械翻訳などの可変長データを扱うときに問題が発生します。リカレント ニューラル ネットワークは、出力が入力としてフィードバックされる特定のノードを持ち、任意の長さのシーケンスを処理できます。講演者は、テンプレートとネットワークの展開バージョンを使用してこれを説明します。ツリーまたはグラフに一般化される再帰的ニューラル ネットワークについても説明します。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、リカレント ニューラル ネットワークが異なるタイム ステップ間でどのように接続され、どのようにトレーニングされるかについて講演者が説明します。講演者は、RNN をトレーニングするために、時間の経過とともにネットワークを展開し、フィードフォワード ニューラル ネットワークを作成することを含む、経時逆伝播として知られる手法とともに勾配降下法が使用されると説明します。講演者はまた、各タイム ステップの H が計算される方法は、重み共有を伴う同じ関数 f の使用を通じて行われることにも言及しました。関数 f は、前の H と現在の X の両方から入力を受け取り、それに使用される重みはどのタイム ステップでも同じです。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、講師がリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) と重み共有について説明します。 RNN は、すべてのタイム ステップで同じ関数を繰り返し使用し、同じ重みを共有するネットワークです。これは、何らかの重みの共有が行われていることを意味し、バックプロパゲーション中の勾配の導出が異なる可能性があります。講師はまた、H は一般にベクトルであり、F はベクトルを出力する関数であるとも述べています。この効果により、勾配の消失と爆発の問題など、トレーニングに課題が生じます。この問題では、1 より小さいまたは大きい係数を乗算すると、勾配が消失または爆発する可能性があります。
  
  
• 00:15:00講義のこのセクションでは、講演者はリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) の限界と、初期の入力からの情報を覚えていない可能性について説明します。これは、最初の単語が最後の単語と同じくらい重要である機械翻訳などのアプリケーションでは問題になる可能性があります。ただし、アクティビティ認識などのアクティビティの場合は、最近の測定の方が重要であるため、RNN が少し前に発生したセンサーの測定を忘れても問題ない場合があります。 RNN に関するもう 1 つの問題は、予測の誤差が時間の経過とともに蓄積され、予測のずれを引き起こす予測ドリフトです。講演者はまた、RNN を隠れマルコフ モデル (HMM) と比較し、RNN を使用して HMM を一般化する方法についても説明します。
  
  
• 00:20:00このセクションでは、講演者が隠れマルコフ モデルとリカレント ニューラル ネットワークの違いを説明します。隠れマルコフ モデルでは、矢印は確率的依存関係を示しますが、リカレント ニューラル ネットワークでは、矢印は関数的依存関係を示します。講演者はリカレント ニューラル ネットワークに隠れた状態と出力を導入し、グラフが計算に対応していることを説明します。
  行われています。隠れ状態は、前の隠れ状態と入力を受け取る関数を使用して計算され、出力は隠れ状態を入力として受け取る別の関数を使用して取得されます。最終的な目標は、この計算を使用して確率を計算したり、アクティビティを認識したりすることです。
  
  
• 00:25:00このセクションでは、リカレント ニューラル ネットワークを使用して分類、特にアクティビティ認識のコンテキストで隠れマルコフ モデルをエミュレートするという概念について説明します。 RNN は、出力から隠れ状態を分離するために使用されます。これは、出力が何らかの関数を通じて変換された隠れ状態にのみ依存することを意味します。この例は、HT に適用される非線形活性化関数と、出力を変換するためのさまざまな重みのセットを使用して示されています。 RNN の順方向アルゴリズムは、隠れマルコフ モデルと同様に、X1 に基づいて y1、X1 と X2 に基づいて y2 などを計算できます。ただし、RNN には y2 を計算するときに問題があり、これについては講義の後半で説明します。
  
  
• 00:30:00このセクションでは、講師は順方向計算のみを可能にする単方向リカレント ニューラル ネットワーク アーキテクチャの限界について説明し、この問題の解決策として双方向リカレント ニューラル ネットワーク (BRNN) アーキテクチャを紹介します。講師は、前方および後方の隠れ状態、入力、出力を含む BRNN アーキテクチャの図を描きます。 BRNN アーキテクチャは、前方および後方の隠れ状態を通じて前後の情報を集約することにより、双方向の計算を可能にし、両方向の入力に基づいて予測を計算できます。
  
  
• 00:35:00ビデオのこのセクションでは、機械翻訳、質問応答、会話エージェントなど、入力シーケンスと出力シーケンスが自然に一致しないアプリケーションでリカレント ニューラル ネットワークを使用する方法について講師が説明します。これらの問題に取り組むために、エンコーダ デコーダ モデル、またはシーケンスツーシーケンス モデルとして知られる別のアーキテクチャがよく使用されます。このアーキテクチャは、エンコーダーとデコーダーという 2 つの RNN を利用します。エンコーダは入力シーケンスを入力の埋め込みであるコンテキスト ベクトルにエンコードし、デコーダはコンテキスト ベクトルを使用して対応する出力シーケンスを生成します。このアプローチでは、異なる長さの入力シーケンスと出力シーケンスが可能になり、入力と出力の単語間の同期がなくなります。
  
  
• 00:40:00講義のこのセクションでは、講師は、リカレント ニューラル ネットワークを使用して入力文をコンテキスト ベクトル (C) として機能するコンテキスト ベクトル (C) に要約する、機械翻訳におけるシーケンスツーシーケンス モデルのアーキテクチャについて説明します。モデルさんの思い出。コンテキスト ベクトルは、翻訳された単語のシーケンスをデコードして生成するために使用され、各単語は異なる出力に対応します。また、モデルは隠れ状態を使用して、翻訳の進行状況を追跡し、コンテキスト ベクトルからの情報が時間の経過とともに忘れられないようにします。講師は、翻訳された文の一貫性を確保するには、コンテキスト ベクトルと以前の隠れ状態の両方をデコード プロセスの各ステップにフィードすると便利だと説明します。
  
  
• 00:45:00ビデオのこのセクションでは、教授がニューラル ネットワークの情報フローにおける冗長性の使用について説明します。情報のエンコードに使用されるベクトルは通常高次元であり、500 ～ 1000 の値を持つことができるため、文全体のエンコードに最適です。このビデオでは、リカレント ニューラル ネットワークを使用したモデルを使用して実現された翻訳の例も示しています。このモデルは大規模なデータ コーパスでトレーニングされ、言語学や機械翻訳の複雑さに関する多くの知識を必要とせずに、最先端の機械翻訳に匹敵することができ、大きな進歩となりました。さらに、ニューラル ネットワークの長距離依存性を改善するために、Long Short-Term Memory (LSTM) ユニットが 1990 年代に提案されました。
  
  
• 00:50:00このセクションでは、講師が長期短期記憶 (LSTM) ユニットの利点について説明します。LSTM ユニットは、勾配消失問題を軽減し、長期間にわたって情報を記憶できるため、長距離依存関係の学習を促進します。期間。 LSTM ユニットの鍵は、入力ゲート、忘却ゲート、出力ゲートなどのゲートの導入です。これらのゲートは、0 から 1 までの値を取得し、それを入力、隠れ状態、または出力と乗算することによって、情報の流れを調整します。講師はまた、LSTM セル アーキテクチャを展開し、各リンクにゲートを導入してリンク間の接続を規制します。これらの変更により、LSTM ユニットは情報の流れを選択的に許可またはブロックできるようになり、機械翻訳などのタスクでの長期記憶が促進されます。
  
  
• 00:55:00このセクションでは、リカレント ニューラル ネットワークの一種である長短期記憶 (LSTM) ユニットの構造とバリエーションについて講師が説明します。 LSTM ユニットは、入力ゲート、出力ゲート、忘却ゲート、メモリ ゲートなど、情報の流れを調整するいくつかのゲートの組み合わせを使用して構築されます。これらのゲートは、現在の X と以前の隠れ状態の両方を入力として受け取り、新しい情報を入れるか古い情報を忘れるかを決定する 0 から 1 までの値を出力します。講師は、新しい LSTM ユニットがメモリ記憶域に隠れ状態の代わりにセル状態を使用し、出力として Y の代わりに H を持つことにも言及しました。講義は、LSTM ユニットのさまざまなゲートを制御する特定の方程式を説明して終了します。
  
  
• 01:00:00このセクションでは、インストラクターが、長短期記憶 (LSTM) ユニットがどのように機能するか、また、勾配の消失や爆発などの勾配の問題を防ぐのにどのように役立つかを説明します。ゲートは、ネットワークのメモリを運ぶセルの状態に何が影響するかを判断するために使用されると説明されています。講師はまた、ゲート付きリカレント ユニット (GRU) として知られるゲート付きユニットが LSTM ユニットの簡易バージョンとして 2014 年に提案されたことにも言及しました。 GRU は、LSTM ユニットで使用されているゲートの 1 つを削除します。
  
  
• 01:05:00このセクションでは、講演者は、ゲート付きリカレント ユニット (GRU) を紹介します。これは、リセット ゲートとアップデート ゲートの 2 つのゲートだけを持つことで長短期記憶 (LSTM) ユニットを簡素化します。更新ゲートは、新しい入力が非表示状態になるか、すでに入力されていたものを保持するかを決定します。これにより、ユニットの複雑さが軽減され、効率が向上し、パフォーマンスが向上します。ただし、GRU を使用した場合でも、各ステップで混乱するメモリがまだ存在するため、特に機械翻訳で役立つアテンション メカニズムが開発され、各出力単語を入力シーケンス内のいくつかの単語と位置合わせして、モデルが次のことを行うことができます。元の文の意味を保持し、単語間の整合性をチェックします。
  
  
• 01:10:00このセクションでは、一連の単語を解読するためにコンテキスト ベクトルの概念が導入されました。コンテキスト ベクトルは、エンコード プロセスの各タイム ステップに関連付けられたすべての隠れ状態の重み付けされた組み合わせに基づいています。重みはソフトマックスを通じて取得され、意図した出力と入力単語が一致する場合に高い確率が生成されます。アライメントはドット積を使用して計算され、考えられる入力の重み付けされた組み合わせを計算できるソフトマックスを通じて確率に変換されます。そうすることで、文全体を要約するのではなく、生成したい次のいくつかの単語にとって重要なコンテキストを要約するコンテキスト ベクトルを作成します。
  
  
• 01:15:00このセクションでは、講師が機械翻訳におけるアテンション メカニズムの使用について説明します。アテンション メカニズムには、最後の隠れ状態をコンテキスト ベクトルとして単に使用するのではなく、各タイム ステップで計算された隠れ状態の凸状の組み合わせを取得することが含まれます。組み合わせに使用される重みはソフトマックスから取得される確率であり、前の隠れ状態と以前のすべての入力の間の位置合わせを計算するために使用されます。これにより、機械翻訳モデルは、翻訳しようとしている概念を入力の正しい部分と一致させることができます。アテンションの使用により機械翻訳が改善され、講師は 2015 年にそれを使用した著者によって得られたいくつかの結果を紹介します。
  
  
• 01:20:00講演のこのセクションでは、機械翻訳における長文の問題と、翻訳プロセス中に振り返ることができる仕組みの重要性について講演者が議論します。研究者は、注意を払った場合と行わない場合のリカレント ニューラル ネットワークの精度を比較し、BLEU (バイリンガル評価対象研究) スコアを使用して精度の違いを測定しました。注意を使用する上部の曲線は、文の長さが長くなっても、一貫した精度レベルを示しています。これは、位置に関係なく、入力シーケンス内のすべての単語がデコードの次のステップのコンテキスト ベクトルに影響を与えることを可能にするアテンション メカニズムに起因すると考えられます。
  
  
• 01:25:00このセクションでは、講師が長い文章を扱う場合のリカレント ニューラル ネットワークの限界と、この問題を解決するための注意メカニズムの重要性について説明します。リカレント ニューラル ネットワークは、最初の単語を後続の単語で上書きする傾向があり、長いシーケンスを扱う場合に翻訳品質が低下します。アテンション メカニズムは、特定の単語に焦点を当てることでこの問題を解決し、ニューラル ネットワークが任意の長さの長いシーケンスを処理できるようにします。アテンション メカニズムは、単語のアラインメントが必ずしも 1 対 1 であるとは限らないさまざまな言語の処理にも役立ちます。講師は、さまざまな言語での単語の配置を示す翻訳マップを作成する際に注意メカニズムがどのように機能するかの例を示します。
  
  
• 01:30:00このセクションでは、リカレント ニューラル ネットワークをシーケンス、グラフ、ツリーに使用できる再帰的ニューラル ネットワークに一般化する方法について講演者が説明します。重要なのは、入力を変換し、入力の意味を捉える出力または埋め込みを生成する方法で再帰的に結合することです。さまざまな長さの入力に対処するために、講演者は、グラフ内の異なるノードを結合するためのルールの異なる適用間で重みを共有することの重要性を強調しました。講演者はまた、解析ツリーまたは依存関係グラフを使用して、構文を反映し、コンピューティングや埋め込みに役立つグラフを構築することも提案しています。
  
  
• 01:35:00このセクションでは、講師が、構成解析ツリーを使用して文を解析する方法と、文全体の埋め込みを生成する方法について説明します。アイデアは、品詞タグを考え出し、それをフレーズに組み合わせ、ツリーを解析して文の構造を理解することです。ルールを各変換に関連付け、同じルールのすべてのアプリケーション間で重みを共有することにより、より有望で、人間が文章を理解する方法と一貫性のあるエンベディングを生成できます。一部の研究者は、この方法で埋め込みを構築することで、非常に優れた結果が得られることを示しました。
  
  
• 01:40:00ビデオのこのセクションでは、講演者が、正しい解析ツリーを使用することでより良い文の埋め込みを取得できる可能性について説明しています。前のセットのスライドを終了し、次のスライドに進みます。

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CS480/680 講義 19: アテンションとトランスネットワーク

CS480/680 講義 19: アテンションとトランスネットワーク

この講義では、ニューラル ネットワークにおけるアテンションの概念を紹介し、トランス ネットワークの開発におけるその役割について説明します。注意は当初コンピュータ ビジョンで研究され、人間が自然に特定の領域に集中するのと同様に、重要な領域を識別できるようになりました。アテンションを機械翻訳に適用することで、アテンション メカニズムのみを使用し、従来のニューラル ネットワークと同じくらい優れた結果を生み出すトランス ネットワークが作成されました。トランスフォーマー ネットワークにはリカレント ニューラル ネットワークに比べて、長距離の依存関係、勾配の消失と爆発、並列計算に関連する問題を解決するという利点があります。この講義では、各出力位置が入力に確実に対応するようにする、変圧器ネットワークにおけるマルチヘッドの注意について説明します。変圧器ネットワークにおけるマスク、正規化層、および Donora 層の使用について説明し、構成要素としてアテンションを使用する概念について検討します。

アテンションとトランスフォーマーネットワークに関するこの講義では、講演者は、異なる層の勾配を分離するための正規化の重要性と、文内の語順を保持するための位置埋め込みの重要性について説明します。講演者は、トランス ネットワークの複雑さの推定値をリカレント ニューラル ネットワークと畳み込みニューラル ネットワークと比較し、長距離の依存関係を捕捉して単語を同時に処理するトランス ネットワークの能力を強調します。スケーラビリティの向上と競争の削減におけるトランスフォーマー ネットワークの利点についても説明するとともに、精度と速度で優れたパフォーマンスを示している GPT、BERT、XLNet などのトランスフォーマー ネットワークの紹介についても説明し、リカレント ニューラル ネットワークの将来についての疑問を引き起こします。

• 00:00:00このセクションでは、講師がニューラル ネットワークにおけるアテンションの概念と、トランス ネットワークの開発におけるその役割を紹介します。注意は、人間が自然に特定の領域に焦点を合わせるのと同じように、注意のメカニズムが画像内の関心のある領域を識別できるという考えのもと、コンピュータ ビジョンで最初に研究されました。その後、この概念は機械翻訳に適用され、最終的にはアテンション メカニズムのみで構成され、少なくとも従来のニューラル ネットワークと同等の結果を生み出すトランス ネットワークの作成につながりました。アテンションは、物体検出における物体の位置など、目的の出力に寄与する画像内の重要な特徴を強調表示するためにも使用できます。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、デコーダーが入力文を振り返ることができた 2015 年の画期的な機械翻訳作業に見られるように、講師が認識プロセスの構成要素として注意力をどのように利用できるかについて説明します。 2017 年、研究者らは注意を利用して一般的な言語モデリング技術を開発し、シーケンス内の欠落した単語の予測と回復を可能にすることを実証しました。アテンション ブロックのみを使用するトランスフォーマー ネットワークは、自然言語処理の最先端のものとなり、長距離の依存関係に対処し、GPU での並列計算を最適化する能力により、リカレント ニューラル ネットワークを上回ります。したがって、変換ネットワークは自然言語処理タスクにとって効率的な選択肢となります。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、講演者が従来のリカレント ニューラル ネットワークに対するアテンション ネットワークとトランスフォーマー ネットワークの利点について説明します。アテンション ブロックは、シーケンスの任意の部分間の接続を描画するのに役立ち、長距離の依存関係の問題を回避します。さらに、変換ネットワークはシーケンス全体の計算を同時に実行するため、より多くの並列化とトレーニングのステップ数の削減が可能になり、勾配の消失と爆発の問題が解決されます。講演者はまた、データベース検索の近似形式としてのアテンションを検討し、ニューラル ネットワークのアテンション メカニズムで使用される方程式を紹介します。
  
  
• 00:15:00このセクションでは、講演者は、類似度関数が分布を計算する方法と、注意メカニズムをニューラル アーキテクチャに一般化する方法を説明します。講演者は、内積やスケーリングされた内積など、類似性の測定に使用できるさまざまな関数を提案し、それらをキーとクエリ間の類似性の計算にどのように適用できるかを説明します。講演者はまた、注目メカニズムに相当する、検索プロセスにおける類似性の高い値の重み付け組み合わせのアイデアを紹介しました。
  
  
• 00:20:00講義のこのセクションでは、教授が注意メカニズムの第 1 層について詳しく説明します。この層は、クエリとメモリ内の各キーの間の類似性を計算します。類似性を計算する最も一般的な方法は、ドット積を使用するか、次元の平方根で除算してドット積をスケーリングすることです。もう 1 つの方法は、重み行列を使用してクエリを新しい空間に投影し、ドット積を計算することです。このステップにより、ニューラル ネットワークがマッピング W を学習して、クエリとキーの類似性をより直接的に比較できるようになります。
  
  
• 00:25:00このセクションでは、ソフトマックス関数を使用する完全に接続されたネットワークでアテンション値がどのように計算されるかについて説明します。重みは、クエリとさまざまなキーを比較して類似性の尺度を取得する式を使用して計算され、これはすべてのキーに重みを割り当てるために使用されます。次に、すべてのキーに関連付けられた値の線形結合を使用して、アテンション値が計算されます。行列 W で表される重みは、バックプロパゲーションを通じてニューラル ネットワークによって学習され、W が広がる空間への Q の投影を最適化します。結果として得られる重みは、出力ワードごとに 1 つの重みと隠れベクトルを含む出力を生成するために使用されます。 VIとして使用される各入力ワードに関連付けられます。
  
  
• 00:30:00このセクションでは、アテンション メカニズムと変圧器ネットワークについて説明します。アテンション メカニズムは、出力単語の隠しベクトルと入力単語の隠しベクトルを組み合わせて、コンテキスト ベクトルの生成を可能にする方法です。 2017 年に発表されたトランスフォーマー ネットワークは、連続データの反復を排除し、最適化を高速化し、操作を並列化します。機械翻訳における変換ネットワークには、エンコーダとデコーダの 2 つの部分があります。エンコーダーは、マルチヘッド アテンションとフィードフォワード ニューラル ネットワークを介して単語のシーケンス全体を並列処理し、単語の位置を考慮した位置エンコーディングを追加します。
  
  
• 00:35:00このセクションでは、すべての位置と他のすべての位置の間の注意を計算する、マルチヘッド アテンション メカニズムについて説明します。マルチヘッド アテンションはすべての単語を取得し、アテンション メカニズムを通じて文内の他の単語の一部と組み合わせ、単語のペアからの情報をマージするより優れた埋め込みを生成します。この講義では、残留接続を追加する Donora 層についても説明します。これは、マルチヘッドの注意から得られたものに元の入力を取り込み、これを正規化します。このブロックは数回繰り返されるため、モデルは単語のペア、単語のペアなどを組み合わせることができます。このプロセスの出力は一連のエンベディングであり、文内の位置ごとに 1 つのエンベディングがあります。次に、講義では、各位置でラベルを出力する確率を生成するソフトマックスを使用して出力を生成するデコーダについて説明します。デコーダには 2 つのアテンション層も含まれており、最初の層は出力ワード間のセルフアテンションであり、2 番目の層は出力ワードと入力ワードを組み合わせます。
  
  
• 00:40:00このセクションでは、講演者がトランスフォーマー ネットワークのマルチヘッド アテンション メカニズムについて説明します。このメカニズムは、出力の各位置が入力の位置に確実に対応するために使用されます。マルチヘッド アテンションは、クエリでキーと値のペアを分解し、それらをキーと比較して最も高い重みを見つけ、対応する値の重み付けされた組み合わせを取得して出力を生成することによって機能します。このプロセスは、辞書内の単語全体にわたる分布が生成されるまで、さまざまな線形結合を使用して複数回繰り返され、さまざまな投影が計算され、埋め込みが改善されます。
  
  
• 00:45:00講義のこのセクションでは、教授はマルチヘッド アテンションの概念と、それを畳み込みニューラル ネットワークの特徴マップとどのように比較できるかについて説明します。マルチヘッド アテンションにおけるさまざまな線形結合は、値が存在する空間を投影または変更するさまざまなフィルターとして考えることができます。これにより、CNN の複数の特徴マップに対応する複数のスケール ドット積アテンションが生成されます。コンタクト層はこれらの異なる注意を連結し、最終的にはそれらの線形結合によりマルチヘッドの注意が得られます。さらに教授は、マスクマルチヘッドアテンションについて説明します。これは、将来の単語への依存関係を作成するリンクを無効化または削除し、機械翻訳タスクに適したものにするものです。
  
  
• 00:50:00ビデオのこのセクションでは、Transformer ネットワークのコンテキストでのマスクの使用について説明します。発表者は、softmax 関数内の特定の接続を無効にするためにマスクがどのように使用されるか、およびマイナス無限大の値を持つマスクを使用することで適切な分布がどのように維持されるかを説明します。発表者は、マスクの使用によってトレーニング中の並列計算がどのように可能になるか、および教師強制テクニックがトレーニング中に入力と出力をどのように分離するかについても説明します。
  
  
• 00:55:00ビデオのこのセクションでは、Transformer Networks における正規化層の重要性について説明します。正規化層は、重みの設定に関係なく各層の出力の平均が 0、分散が 1 になるようにするため、ネットワークを最適化するために勾配降下法に必要なステップ数を削減するのに役立ちます。 、出力のスケールが同じであるため、層間の勾配の競合が減少し、収束が速くなります。レイヤー正規化は、単一の隠れユニットではなくレイヤーのレベルで正規化するため、バッチ正規化とは異なり、オンラインまたはストリーミング設定で小規模なバッチや、一度に 1 つのデータ ポイントにさえ適していることに注意してください。
  
  
• 01:00:00ビデオのこのセクションでは、講演者は、さまざまなレイヤーで勾配がどのように変化するかを分離するための正規化の重要性について説明します。また、変圧器ネットワークの入力埋め込みの後に追加される位置埋め込みのトピックについても詳しく説明します。位置埋め込みにより、アテンション メカニズムが位置情報を確実に取得できるようになります。これは、文内の単語の順序を保持するために重要です。講演者は、位置埋め込みはエンジニアリング ハックであると説明し、その計算に使用される式について説明しますが、ネットワークのこの側面にアプローチするにはさまざまな方法があるかもしれないと述べています。
  
  
• 01:05:00講義のこのセクションでは、講演者は変圧器ネットワークの複雑さの推定値をリカレント ニューラル ネットワークまたは畳み込みニューラル ネットワークの複雑さの推定値と比較します。セルフ アテンション ネットワークとしても知られるトランス ネットワークは、アテンション メカニズムが 1 つの層内の各位置の 1 つおきの位置に注意を払いながら、その埋め込みも計算するため、n の 2 乗のオーダーの複雑さを持ちます。ただし、変換ネットワークは最初の単語からの情報を失わず、情報が単語のペア間で即座に流れることを可能にするため、長距離の依存関係を捕捉するのに効果的です。さらに、変換ネットワークには逐次的な操作がありません。これは、すべての単語を同時に並行して処理できることを意味します。対照的に、リカレント ニューラル ネットワークには逐次的な操作があり、パスの長さは最大 n になります。
  
  
• 01:10:00講演のこのセクションでは、講演者は変圧器ネットワークの利点、特に競争を減らしてスケーラビリティを向上させる機能について説明します。次に講演者は、機械翻訳のさまざまなモデル、具体的には英語からドイツ語、英語からフランス語を比較し、変換モデルが必ずしも優れた結果を生み出すわけではないものの、計算時間が大幅に短縮され、トレーニングのより効率的なオプションになることを示しました。 。講演者は、教師なし言語モデリングのために 2018 年に提案された GPT や GPT-2 など、他のタイプの変換ネットワークについても説明します。
  
  
• 01:15:00このセクションでは、GPT と BERT と呼ばれる 2 種類の変圧器ネットワークをビデオで紹介します。 GPT は、読解、翻訳、要約、質問応答などのさまざまなタスクに使用できる言語モデルです。モデルは、将来の出力には注意せずに、以前の出力に注意して一連の単語を生成します。研究者らは、ネットワークを特定のタスクに合わせて調整することなく、これをさまざまなタスクに適用したところ、完全に監視されていない方法で、なんとか最先端の状態に近づけることができたことがわかりました。 BERT は、トランスフォーマーからの双方向エンコード表現を表し、その主な利点は、前の単語と将来の単語の両方に基づいて単語を予測することであり、GPT よりも優れています。
  
  
• 01:20:00このセクションでは、講師が変圧器ネットワーク、特に BERT と XLNet の進歩について説明します。 BERT は、タスク固有のデータを使用してモデルを微調整する機能を備えており、その結果、11 のタスクにおいて最先端の大幅な改善が実現しました。ただし、XLNet はさらに優れたパフォーマンスを発揮し、入力の欠落を許容し、その結果として一般化した際のパフォーマンスが向上したため、ほとんどのタスクで BERT を上回りました。これらのトランスフォーマー ネットワークは、精度と速度の点で優れたパフォーマンスを発揮することが証明されており、リカレント ニューラル ネットワークの将来について疑問が生じています。

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CS480/680 講義 20: オートエンコーダ

CS480/680 講義 20: オートエンコーダー

オートエンコーダは、エンコーダとデコーダに密接に関連するネットワーク ファミリを指しますが、オートエンコーダが入力を受け取り、同じ出力を生成する点が異なります。これらは、圧縮、ノイズ除去、スパース表現の取得、およびデータ生成にとって重要です。線形オートエンコーダーは、情報が失われないようにしながら高次元ベクトルをより小さな表現にマッピングすることで圧縮を実現し、重み行列を使用して入力から圧縮表現へ、またはその逆への線形変換を計算します。さらに、ディープ オートエンコーダーは高度なマッピングを可能にし、確率的オートエンコーダーは中間表現と入力に対して条件付き分布を生成し、これをデータ生成に使用できます。オートエンコーダによる非線形関数の使用は、データの固有の次元を捕捉する低次元空間への投影である非線形多様体を利用し、入力の可逆圧縮につながります。

• 00:00:00オートエンコーダに関する講義のこのセクションでは、発表者は、オートエンコーダはエンコーダとデコーダに密接に関連するネットワークのファミリーであり、違いはオートエンコーダが入力を受け取り、同じ出力を生成することであると説明しています。オートエンコーダーは、圧縮、ノイズ除去、スパース表現の取得、データ生成などのタスクにとって重要です。圧縮には、情報が失われないようにしながら、高次元のベクトルをより小さな表現にマッピングすることが含まれます。これを達成するために、入力は、より小さい表現を生成するエンコーダに供給され、その後、圧縮された表現が入力のすべての情報を含むようにデコードされて入力に戻されます。線形オートエンコーダーは、重み行列を使用して、入力から圧縮表現へ、そして入力に戻る線形変換を計算します。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、講師がオートエンコーダーと主成分分析 (PCA) の関係について説明します。同氏は、PCA の典型的な使用法は、データの変動を維持しながらデータを低次元の超平面に投影することであると指摘しています。ただし、オートエンコーダ (線形マッピングを使用) を使用してユークリッド距離を最小化すると、PCA と同じ解が得られ、次元削減に有用なツールになるとも説明しています。講師は、WG x WF から X が得られるため、オートエンコーダーの行列 WF と WG は本質的に互いの逆行列 (または擬似逆行列) であることを強調します。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、講師がオートエンコーダーの利点、つまり PCA とは異なり線形マッピングに制限されないことを説明します。代わりに、オートエンコーダーは非線形関数を使用してデータの隠れた表現を見つけ、それを非線形多様体を通じて低次元空間に投影できます。この多様体はデータの固有の次元をキャプチャでき、入力の可逆圧縮につながる可能性があります。ただし、H の最適な次元を決定するには、構造学習のための特別なテクニックが必要になります。
  
  
• 00:15:00このセクションでは、ビデオではディープ オートエンコーダーとスパース表現を紹介します。ディープ オートエンコーダーには、隠れ層に到達する前に複数の層があり、高度なマッピングが可能ですが、スパース表現は、F によって生成されるベクトル内のゼロ以外のエントリの数を最小限に抑えることで、中間表現に構造を課します。これは、非凸最適化またはl1 正則化を使用して出力の l1 ノルムを最小化します。さらに、ビデオでは、入力の破損したバージョンを入力し、元の X の復元を試みることにより、オートエンコーダーを使用してノイズを除去する例も示しています。
  
  
• 00:20:00このセクションでは、講師は確率的または確率的オートエンコーダーについて説明します。これらのオートエンコーダーは、条件付き分布に焦点を当てているため、決定論的オートエンコーダーとは異なります。決定論的オートエンコーダでは、エンコーダはデコーダが入力を再構築するために直接使用できる中間表現を生成しますが、確率的オートエンコーダは中間表現と入力に対して条件付き分布を生成します。適切な最終活性化関数を備えたニューラル ネットワークを設計することにより、最後の層を使用して分布として解釈できるパターンを生成できます。出力層の線形ユニットは実データの条件付き分布をエンコードするために使用できますが、シグモイド ユニットはバイナリ データを処理できます。講師は、これらの確率的オートエンコーダーではデータの生成が可能であり、これが決定的オートエンコーダーとの大きな違いであることを強調しました。
  
  
• 00:25:00講義のこのセクションでは、講演者がオートエンコーダーの確率的グラフィカル モデルについて説明します。入力 X は確率変数とみなされ、出力 X チルダは入力の近似バージョンとなります。 H は隠れ層を表す別の確率変数であり、矢印は条件付きの依存関係を示します。重みは条件付き分布で表され、デコーダは条件付き分布です。さまざまなタイプの出力を生成するには、さまざまな活性化関数が使用されます。講演者は、バイナリ ベクトルとガウス ベクトルの両方について、H 上の分布に基づいて X 上の分布を計算する方法についても説明します。
  
  
• 00:30:00このセクションでは、確率的オートエンコーダーのようなアーキテクチャを使用してデータを生成する方法について講師が説明します。決定論的オートエンコーダを使用すると、デコーダは何らかの埋め込みを取得してデータ ポイントを生成します。ただし、分布があることにより、中間表現上の分布からサンプリングし、それを使用してデータ ポイントを生成できます。たとえば、顔を使用して確率的オートエンコーダーをトレーニングすると、隠れた表現から簡単にサンプリングして、データセット内の顔とは異なるが似た新しい顔を生成できます。画像全体の分布からサンプリングすることにより、画像を取得します。
  
  
• 00:35:00このセクションでは、講演者が確率的オートエンコーダーを使用した新しい画像の生成について説明します。講演者は、入力データ ポイントを空間内の埋め込みにマッピングすることでオートエンコーダーがどのように新しい画像を生成し、近くのポイントを新しい画像にデコードできるかを説明します。ただし、講演者は、真に新しい画像を生成するには、適切な埋め込みのサンプリングを可能にする分布が必要であると述べています。オートエンコーダで使用される分布は入力データ ポイント X に条件付けされており、これにより同様の画像が生成される可能性があります。この制限を克服するために、次のスライド セットでは、H を使用して直接サンプリングし、新しい画像を生成するメカニズムについて説明します。

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CS480/680 講義 21: 生成ネットワーク (変分オートエンコーダーと GAN)

CS480/680 講義 21: 生成ネットワーク (変分オートエンコーダーと GAN)

この講義では、変分オートエンコーダ (VAE) や敵対的生成ネットワーク (GAN) などのネットワークを介して出力としてデータを生成できる生成ネットワークに焦点を当てます。 VAE は、エンコーダを使用して元の空間から新しい空間にデータをマッピングし、次にデコーダを使用して元の空間を復元します。講師は、VAE の背後にある概念と、トレーニングに必要な分布の積分の計算に関する課題について説明します。 GAN は、ジェネレーターとディスクリミネーターの 2 つのネットワークで構成されます。ジェネレーター ネットワークは新しいデータ ポイントを作成し、ディスクリミネーター ネットワークは生成されたデータ ポイントと実際のデータ ポイントを区別しようとします。ネットワークの強さのバランスの確保やグローバル コンバージェンスの達成など、GAN 実装における課題について説明します。講義は、生成された画像の例と次の講義のプレビューで終了します。

• 00:00:00講義のこのセクションでは、生成ネットワークとそれをデータ生成に使用する方法に焦点を当てます。これまでこのコースで取り上げてきた主な手法は分類と回帰でしたが、生成ネットワークを使用すると、データを出力として生成できます。これは、自然言語の生成、音声合成、画像とビデオの生成に特に役立ちます。変分自動エンコーダと敵対的生成ネットワークは、現在データ生成に使用されている最も人気のあるネットワークの 1 つです。これらのネットワークは、データセット内にあるものと同様の現実的なデータを生成するために使用されます。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、講師は確率的オートエンコーダーのアイデアについて説明します。ここでは、決定的エンコーダーの代わりに、条件付き分布をエンコードする確率的エンコーダーがあります。同様に、デコーダーも条件付き分布であり、データ全体に分布を作成し、新しいデータ ポイントを生成できるようにするジェネレーターと考えることができます。変分オートエンコーダを使用して、固定分布 (平均 0、分散 1 のガウス分布) から隠れベクトル H をサンプリングし、X を条件とした H にわたるエンコーダの分布をこれにできる限り近づけようとする目的を構築します。固定分布により、良好なサンプル結果が保証されます。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、講師が変分オートエンコーダー (VAE) の背後にある概念を説明します。 VAE は、エンコーダを使用して元の空間から新しい空間にデータをマッピングし、次にデコーダを使用して元の空間を復元します。エンコーダは、新しい点をサンプリングするために使用できる分布を生成します。この分布は、デコーダによって元の空間にマッピングし直すことができます。ただし、生成されたデータ ポイントが元のデータと同じタイプになるように、エンコーダーの分布はできる限り固定分布に近づける必要があります。この講義では、VAE の目的関数と、この目標を達成するためにネットワークを最適化する方法について説明します。
  
  
• 00:15:00このセクションでは、講師は、H 上のエンコーダの分布の積分と H ごとの X 上の分布の積分を計算する際の課題について説明します。エンコーダとデコーダが複雑であるため、この積分は閉じた形式では計算できませんニューラルネットワーク。これに対処するために、講師は、単一サンプルを使用して積分を近似し、エンコーダーからサンプリングして H を生成し、その結果の分布をデコーダーの分布で近似することを提案します。近似はトレーニングで行われ、講師は、勾配を計算するために慎重な考慮が必要なサンプリング ステップがあるため、これが通常のオートエンコーダとは異なることを強調しました。
  
  
• 00:20:00ビデオのこのセクションでは、変分オートエンコーダーなどの生成ネットワークのトレーニングに使用される優先順位付けのトリックについて講演者が説明しています。エンコーダおよびデコーダのネットワーク アーキテクチャにはサンプリング ステップが含まれるため、最適化中の勾配の計算が困難になります。これに対処するために、固定ガウス分布が導入され、新しい変数 H チルダのサンプリングが可能になり、これをエンコーダーの出力 H と乗算して、潜在変数の最適な平均と分散を持つ分布を取得します。変換された H はデコーダ ネットワークで使用され、再構成された出力 X チルダが生成されます。
  
  
• 00:25:00このセクションでは、講演者は、勾配の逆伝播を妨げることなく、ニューラル ネットワークがデータ分布からサンプルを生成できるようにする「再パラメータ化」と呼ばれるトリックを説明します。このトリックには、異なるが修正可能な分布 (ガウス分布など) からサンプリングし、その後、いくつかの数学的演算を使用してサンプルを目的の分布からのサンプルに変換することが含まれます。このようにして、サンプルはネットワークへの入力となり、バックプロパゲーション中に勾配がネットワークを通過できるようになります。次に講演者は、このトリックが生成ネットワークのトレーニングと、トレーニングされたネットワークからの新しいデータ ポイントの生成にどのように使用されるかを説明します。
  
  
• 00:30:00このセクションでは、講演者は、生成ネットワークにおける固定分布とエンコーダー分布の差を最小限に抑えるために使用される距離尺度であるカムバック ライブラリ発散の使用について説明します。話者は、平均単位分散がゼロのガウス分布を固定分布として使用し、それに近い分布を生成するようにエンコーダーをトレーニングしました。正則化項を使用することにより、デコーダはトレーニング セットにあるものと同様のデータ ポイント (この場合は顔の画像) を生成できます。変分オートエンコーダによって生成された画像の例が示されていますが、オートエンコーダの確率的な性質のため、わずかにぼやけています。次に講演者は、敵対的生成ネットワーク (GAN) を紹介します。GAN は、ジェネレーターとディスクリミネーターという 2 つのネットワークを使用して、確率的に構築されていない、より鮮明で現実的な画像を生成します。
  
  
• 00:35:00このセクションでは、敵対的生成ネットワーク (GAN) がどのように機能するかを講師が説明します。 GAN は、ジェネレーター ネットワークとディスクリミネーター ネットワークの 2 つのネットワークで構成されます。生成ネットワークは新しいデータ ポイントを作成しますが、弁別ネットワークは生成されたデータ ポイントと実際のデータ ポイントを区別しようとします。ディスクリミネーターはジェネレーターにフィードバックを提供することで家庭教師として機能し、ジェネレーターがより現実的なデータ ポイントを生成できるようにします。トレーニングは目的関数を最適化することによって行われます。識別器ネットワークは本物のデータ ポイントと偽のデータ ポイントを認識する確率を最大化しようとしますが、生成ネットワークはこれらの確率を最小限に抑えて識別器を騙そうとします。目的関数は、データ ポイントが偽である確率として書き直すことができます。
  
  
• 00:40:00このセクションでは、ジェネレーターとディスクリミネーターで構成される敵対的生成ネットワーク (GAN) のアーキテクチャについて講師が説明します。ジェネレーターはサンプル ベクトルを取得してシミュレートされたデータを生成しますが、ディスクリミネーターは実際のデータと生成されたデータの両方を取得して本物か偽物かを分類する分類子です。 GAN の目的は、ジェネレータ (WG) とディスクリミネータ (WD) に異なる重みセットを使用したバックプロパゲーションを使用して、これら 2 つのネットワークを最適化することです。インストラクターは続けて、GAN の目的を最小化するために勾配の方向にステップを踏むことによって重みが更新されると説明しました。
  
  
• 00:45:00このセクションでは、講演者が敵対的生成ネットワークをトレーニングするためのアルゴリズムについて説明します。このアルゴリズムには、識別器の重みが最適化され、目的を最適化するために K ステップが実行される外側のループが含まれます。その後、ジェネレーターを最適化するための 1 つのステップが実行されます。目標は、ジェネレーターがトレーニング セットの生成に使用された分布を学習して、実際の環境と区別できない実際のデータを生成できるようにすることです。成功した場合、弁別器のエラー率は 50% となり、データ ポイントが本物か偽物かを区別できなくなります。
  
  
• 00:50:00ビデオのこのセクションでは、講師が、敵対的生成ネットワーク (GAN) の実装で生じる課題について説明します。GAN は、敵対的な設定で機能するジェネレーターとディスクリミネーターと呼ばれる 2 つのネットワークを利用する生成モデリングへのアプローチです。新しいデータを生成します。重要な問題の 1 つは、一方が他方を支配する可能性があるため、両方のネットワークの長所のバランスを確保することです。もう 1 つの困難は、非凸最適化が最適ではない局所最適化につながる可能性があるため、最適化中に大域的収束を達成することです。これらの課題にもかかわらず、生成された数字と顔の画像がトレーニング セット内の実際のデータ ポイントに似ているため、GAN のいくつかの側面は実際にはうまく機能しますが、微調整が必要な場合もあります。
  
  
• 00:55:00ビデオのこのセクションでは、講演者が敵対的生成ネットワーク (GAN) と、似ていながらも異なる顔を生成する方法について話します。彼は、馬、犬、ぼやけた画像など、生成された画像の例を示しています。講演者は、次のクラスでは機械学習の別のトピックを取り上げる予定であるとも述べています。

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CS480/680 講義 22: アンサンブル学習 (バギングとブースティング)

CS480/680 講義 22: アンサンブル学習 (バギングとブースティング)

この講義では、複数のアルゴリズムを組み合わせて学習結果を向上させるアンサンブル学習について説明します。レビューされた 2 つの主な手法はバギングとブースティングであり、講演者は、より豊富な仮説を得るために仮説を組み合わせる重要性を強調しました。この講義では、加重多数決のプロセスとその誤りの確率、さらに分類精度を向上させるブースティングの仕組みについて詳しく説明します。講演者はブースティングとアンサンブル学習の利点についても説明し、アンサンブル学習がさまざまなタイプの問題に適用できることを指摘しました。最後に、ビデオは Netflix のチャレンジの例に従って、データ サイエンス コンテストでのアンサンブル学習の使用を実証しています。

アンサンブル学習に関するこの講義では、講演者は、さまざまなモデルの仮説を組み合わせて精度を高めることの価値を強調しています。このアプローチは、すでにかなり優れたソリューションから始める場合に特に役立ちます。彼は、予測の重み付けされた組み合わせを採用することの重要性について説明し、2 つの仮説の平均は個々の仮説単独よりも悪くなる可能性があるため注意が必要であると述べています。講演者は、タスクが分類か回帰かに応じて、重みの正規化が必要になる場合があるとも説明しています。

• 00:00:00アンサンブル学習の重要性が紹介されます。アンサンブル学習は、学習結果を向上させるために複数のアルゴリズムと仮説を組み合わせるプロセスです。この講義では、バギングとブースティングの手法について説明し、特定の問題にどのアルゴリズムが最適であるかを判断することの難しさを強調します。多くの場合、試行錯誤の問題ですが、選挙で有権者の選択を組み合わせたり、委員会が専門家の意見を組み合わせたりするのと同じように、不完全な仮説を組み合わせることで、全体としてより良い結果が得られる可能性があります。複数のアルゴリズムを組み合わせることで、より堅牢で正確な予測または分類を取得することが目標となります。
  
  
• 00:05:00講師は、アンサンブル学習と、それを使用して機械学習モデルの精度を向上させる方法について説明します。アンサンブル学習では、複数の不完全な仮説を組み合わせて、より優れている可能性のあるより豊富な仮説を取得します。講義では、アンサンブル学習の 2 つの方法、バギングとブースティングについて言及しています。バギング手法には、さまざまなアルゴリズムによって生成された仮説のバッグを取得し、投票によってそれらを結合することが含まれます。一方、ブースティングには、仮説の重みを調整して、パフォーマンスの優れた仮説により多くの重みを与えることが含まれます。講師は、これらの手法を使用して線形セパレータを一般化して非線形境界を取得する方法を説明し、ポリトープの例を示します。
  
  
• 00:10:00分類のための多数決の概念が導入され、複数の仮説が予測を行い、最も多くの票を獲得したクラスが選択されます。仮説の数が多ければ多いほど、大多数が間違っている可能性は高くなります。仮説が独立している場合、多数決はより堅牢になります。仮説の数と誤りの確率に基づいて、多数派が誤りを犯す確率を計算するための数式が導入されます。 10% の誤りを生じる 5 つの仮説が多数決が誤りである確率が 1% 未満である例が示されており、多数決方法の堅牢性が実証されています。
  
  
• 00:15:00このビデオでは、独立した仮説の仮定など、基本的なアンサンブル学習手法の限界について説明しています。これらの制限に対処するには、加重多数決を使用して相関関係を調整し、より優れた仮説に高い重みを与えることができます。この手法はブースティングとして知られており、分類器を生成する基本学習器を使用して実行され、分類器はプールされてより高い精度が得られます。ブースティング フレームワークは、仮説を組み合わせて全体的な精度を向上させることで、悪いアルゴリズムを放棄してより良いアルゴリズムを設計する必要があるという考えを克服することができました。
  
  
• 00:20:00講師は、アンサンブル学習におけるブースティングの概念について説明します。これには、基本学習器を使用して仮説を生成し、トレーニング セットの重みを摂動させて別の仮説を取得することが含まれます。誤って分類されたインスタンスの重みを増やすことにより、より正確な仮説を取得できる可能性が高くなります。講師は、教師あり学習手法は重み付きトレーニング セットで機能するように調整でき、これは目的を変更し、すべてのデータ ポイントに重みを導入するだけで実行できると説明します。この方法では、すべてのデータ ポイントの損失関数の重み付けされた組み合わせを作成できます。
  
  
• 00:25:00講師がアンサンブル学習におけるブースティングの概念を説明します。ブースティングには、重みが高いインスタンスが正しい分類に偏る重み付きトレーニング セットを使用した学習が含まれます。ブースティング フレームワークには、対応する重みを使用してデータセットから仮説が繰り返し学習され、インスタンスの誤分類がチェックされて重みが増加し、最終的にサンプル内仮説が、重みを使用して生成された仮説の重み付き多数派となるループが含まれています。それはその精度に比例します。重みには、データ ポイントの重みと仮説の 2 種類があります。講師は、このアイデアは分類の精度を向上させることであり、重み付けされたデータセットで動作する任意のアルゴリズムをブースティングの基本学習器として使用できることを強調しました。
  
  
• 00:30:00講演者は、ブースティング アルゴリズムで誤って分類されたデータ ポイントの重みを増やす概念について説明します。彼らは、これには正しく分類されたデータポイントの重みを暗黙的に減らす効果があるが、重要なのは重みの相対的な大きさであると説明しています。その後、アルゴリズムは損失を最小限に抑え、誤分類により高い代償を払わないように正しく分類しようとします。講演者は、トレーニング セットがテスト セットと同じ分布に従っていない場合、重みを使用して分布を乱す可能性があることにも言及しています。ただし、不完全な仮説の重みを増やすと過剰適合を防止し、一般化を改善できるため、通常、ブースティングはこの目的には使用されません。
  
  
• 00:35:00インストラクターは、単純なデータセットを使用して複数の仮説を生成する視覚的な例を使用して、適応ブースティング アルゴリズムの仕組みを説明します。重み付けされた多数決を使用して、アルゴリズムは各仮説の精度に比例する重みを割り当てます。これらは、最もパフォーマンスの高い仮説の重み付けされた組み合わせを計算するために使用されます。この組み合わせから形成されたアンサンブルは、予測を行うために使用されます。
  
  
• 00:40:00講師は、過学習を防ぐために複数の仮説を組み合わせる概念を説明します。彼らは、たとえ完璧な仮説があったとしても、過剰適合を防ぐために複数の仮説を組み合わせる方が良いと主張しています。講師は、ディープ ニューラル ネットワークはトレーニング セットでの完璧な精度につながる可能性がありますが、シンプルかつ迅速ではないことを指摘しています。これは、アンサンブル学習と組み合わせて使用される基本学習器に求められるものです。講師は、Adaboost アルゴリズムと、仮説とデータ インスタンスに重みを割り当てる仕組みについても説明します。
  
  
• 00:45:00スピーカーはブーストの背後にある理論とその利点を説明します。ブースティングは、少なくともランダム分類子と同等の仮説を生成するアルゴリズムである弱学習器でうまく機能します。目標は、精度とパフォーマンスを向上させることです。講演者は、データ インスタンスと仮説の重みを計算する方法と、それらを正規化する方法を説明します。ブースティングは過学習に対して強い傾向があり、実装が簡単なため、多くの問題に適用できます。さらに、ブースティングにより 1 つだけではなく複数の仮説が生成されるため、精度が向上します。
  
  
• 00:50:00ブースティングとアンサンブル学習について学びます。これは、複数のモデルの予測を組み合わせるために使用される手法です。ブースティングとは、重みの異なる複数の仮説を生成し、それらをすべて組み合わせて、最適な仮説を選択する方法です。ベイズ学習の近似として、一般化のために複数の仮説を選択的に組み合わせながら、一度に 1 つの仮説を生成する扱いやすい方法です。 Boosting には、Microsoft が開発した Kinect や、推奨システムを 10% 改善するために使用された Netflix チャレンジなど、いくつかの産業用途があります。ブースティングは、常に機能するとは限らず理論なしで実現できる他のヒューリスティックとは異なり、一般に専門家の予測を組み合わせるのに非常に適しています。
  
  
• 00:55:00講演者は、Kaggle の起源と、データ サイエンス コンペティションを組織し始めた経緯について語ります。彼は、Netflix が精度を 10% 向上させるためのコンテストを開始した 2006 年に遡ります。最初のチームである Bellcore は 8.43% の改善を達成しましたが、しきい値には達しませんでした。次に、スピーカーは、長年にわたって、アンサンブル学習を使用してチームがどのように共同作業を始めたか、そして最優秀賞チームがどのように結成されたかについて説明します。各チームは力を合わせて、各アルゴリズムが貢献したチーム スコアの向上に比例して、グランプリの 100 万ドルを分け合いました。グランプリチームは、多くの研究者の大きな例を形成することでなんとか9.46%に到達し、最終日にはベルコア、プラグマティック、カオスが提出し、賞を獲得しました。
  
  
• 01:00:00講演者は、特にコンテストで優勝するという文脈において、アンサンブル学習の重要性と価値について語ります。彼は、BellKor の Pragmatic Chaos チームがアンサンブル学習技術を利用して精度を数パーセント向上させ、Netflix 賞を受賞した例を取り上げています。同氏は、アンサンブル学習は、弱い学習器ではなく、すでにかなり優れたソリューションから始める場合に特に有用であり、さまざまなモデルの仮説を組み合わせることで精度を高めることができると述べています。さらに、アンサンブル学習は分散コンピューティングに適しており、複数のマシンまたはコアを通じて実現できるとも述べています。
  
  
• 01:05:00インストラクターは、より高いコストの発生を避けるために、仮説ではなく予測の重み付けされた組み合わせを採用するという概念を説明します。すべての仮説が予測を行い、それらの予測が重みに従って結合されるという考え方です。ただし、2 つの仮説の平均が実際には個々の仮説単独よりも悪くなる場合があるため、仮説を組み合わせる場合には注意が必要です。インストラクターは、タスクが分類か回帰かに応じて重みを正規化する必要があるかもしれないとも述べています。

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CS480/680 講義 23: フローの正規化 (Priyank Jaini)

CS480/680 講義 23: フローの正規化 (Priyank Jaini)

この講義では、Priyank Jaini が密度推定の方法としてのフローの正規化について説明し、それらが GAN や VAE などの他の生成モデルとどのように異なるかを紹介します。 Jaini は、確率質量保存の概念と、フローを正規化する際の変数の変化の公式を導出するためにそれがどのように使用されるかを説明します。さらに、変換ファミリーと順列行列の概念を使用して、フローを正規化する際に三角形構造を構築するプロセスについて説明します。 Jaini はまた、二乗和 (SOS) フローの概念も導入しています。これは高次多項式を使用し、あらゆるターゲット密度を捕捉できるため、汎用的になります。最後に、Jaini は潜在空間と、フローベースの画像生成方法におけるその利点について説明し、聴衆にフローベースのモデルの潜在的な欠点について考えるよう求めます。

Priyank Jaini によるフローの正規化に関するこの講義では、多数のパラメーターを使用して高次元の変換をキャプチャする際の課題について説明します。フローの正規化では、ボトルネックを使用してそのような問題を克服する GAN とは異なり、正確な表現を実現するには両方の次元が同じである必要があります。 Jaini 氏は、流れの正規化実験において高次元データセットに関連するパラメーターを学習するのは難しい場合があることを強調しています。また、フローを正規化することでマルチモーダル分布をどのように捉えることができるかについての疑問にも言及し、線形アフィン変換を実装するためのコードを提供します。

• 00:00:00博士課程の学生 Priyank Jaini は、教師なし学習の中核問題を形成する密度推定の問題を解決するための深層生成モデルのファミリーとしてのフローの正規化について議論します。 Jaini 氏は、密度推定には重要なサンプリング、ベイズ推論、画像合成など、機械学習における幅広い用途があると説明しています。 Jaini はまた、フローの正規化が、以前の講義で説明した変分オートエンコーダー (VAE) や敵対的生成ネットワーク (GAN) とどのように異なるのかについても簡単に紹介します。彼は、フローの正規化が条件付き生成モデルに役立ち、密度推定に使用できることを提案しています。
  
  
• 00:05:00講演者は、敵対的生成ネットワーク (GAN) や変分オートエンコーダー (VAE) などの生成モデルのフレームワークについて説明し、代替アプローチとしてフローの正規化を紹介します。 GAN と VAE はどちらも、ソース分布と変換を使用して合成例を生成したり、データを再構成したりしますが、密度関数は明示的ではなく暗黙的に表されます。対照的に、正規化フローは密度関数を明示的に表現し、確率質量保存の原理に基づいて動作します。目標は、単純なソース分布 (ガウス分布など) をより複雑なターゲット分布に変換して、真のデータ分布に近似する変換を学習することです。
  
  
• 00:10:00 Priyank Jaini は、確率質量保存の概念と、変数の変化の式を導出するためにそれがどのように使用されるかを紹介します。彼は、区間 0 ～ 1 の確率変数の例を示し、関数 T of Z を適用すると、確率密度 1/3 の一様な確率変数が得られます。彼は、変数変更の式は、ソース確率変数 Z と関数 T に関してターゲット確率変数 X の密度を見つけるために使用されると説明しています。彼は、この式を多変量の場合に拡張し、関数 T が Rd から学習されるようにします。 Rd に変換すると、式は QX = PZ に T の勾配の行列式を掛け、その逆数を掛けたものになります。
  
  
• 00:15:00スピーカーはフローの正規化の概念を説明します。これには、特定の入力ベクトル X を別のベクトル Z にマッピングする関数の学習が含まれます。D で示される関数は、T1 から TD までの一変量関数で構成されます。 、X の成分を取り込み、Z の成分を出力します。目標は、単純なソース密度 PZ を使用して入力データ セットの密度 QX を近似し、変数の変更を使用してデータ ポイントの尤度を最大化することです。方式。ただし、関数 D が可逆的かつ全単射である必要があるなど、特定の問題が発生します。
  
  
• 00:20:00講師は、観測データのみを与えて潜在空間を計算する方法について説明します。これを行うには、マッピング関数の逆関数が必要です。しかし、実際に行列式を計算するにはコストがかかるため、講師は行列式の計算が簡単な三角マップの概念を紹介しました。次に、正規化フローの研究は、密度推定を実行できるようにこれらの三角形の変換を構築することに主に焦点を当てていること、およびこれらの変換をさまざまな正規化フローでどのように使用できるかを説明します。
  
  
• 00:25:00講師はフローを正規化するための三角形構造を構築するプロセスを説明します。この構造には、特定の密度 Q(X) を近似するために単純な密度 P(Z) を選択することが含まれます。密度 P(Z) は、正規分布や一様分布など、任意の確率分布にすることができます。最初に、1 つの変換 t1 を使用して Set 1 から X1 を取得します。その後、反復が続くと、変換 t2 は 1 と Z2 のボードを入力として取得し、X2 を与えます。このプロセスは、TD が Z1、Z2、... を受け取り、ZD を入力として受け取り、XT を出力として提供するまで続きます。目的は、負の対数尤度を最適化することで尤度を最大化することであり、これには行列の対角要素の対数の合計を求めることが含まれます。講師は、三角形構造の構築に使用できる変換ファミリーの例を示し、結合密度が周辺分布と条件付き分布の積としてどのように記述できるかを説明します。
  
  
• 00:30:00講師はフローの正規化の概念について説明します。正規分布はデータに基づいて条件付けされており、データの関数です。標準ガウスからこの正規分布への変換が学習されます。変換は反復的に行われ、結果として得られる関数は三角形になります。これらの変換を積み重ねることにより、マスクの自動回帰フローが形成され、複数の確率変数を使用したより複雑な変換が可能になります。各変換の行列式と最終変換は、ヤコビアンと逆行列を取得することで簡単に計算できます。変換を定義するパラメーターは、対数尤度を最小化することによってトレーニングされます。
  
  
• 00:35:00プレゼンターは、順列行列を使用して確率変数の順序を切り替え、相関を破り、密度推定におけるより複雑な変換を作成する方法を説明します。複数の変換を積み重ねることにより、変換の複雑さが増し、たとえそれが適切な形式に従っていない場合でも、現実のあらゆる密度をキャプチャできるようになります。ただし、順列が適用されると、変換は三角形ではなくなるため、ヤコビアンの計算にコストがかかります。置換行列を使用する方法は時間を節約し、完全な変換を近似します。
  
  
• 00:40:00講演者は、フローの正規化に使用されるさまざまな変換方法について説明します。 Real NVP は入力を 2 つの部分に分割し、一方の部分に線形変換を適用し、もう一方の部分は変更しないままにする線形変換手法であると彼は説明します。次に、これを複数の層に積み重ねて、より複雑な変換を構築します。講演者は、ニューラル自己回帰フローは線形変換の代わりにディープ ニューラル ネットワークを使用しており、普遍的であるとも述べています。さらに、線形変換やニューラル ネットワークの代わりに多項式の二乗和の使用を提案した論文についても語っています。この方法は、別のニューラル ネットワークからの係数を持つ高次多項式を使用しており、普遍的でもあります。
  
  
• 00:45:00講師は、コンピューター サイエンスと最適化で以前に検討された多項式の二乗和を一般化した二乗和 (SOS) フローの特性について説明します。他の方法とは異なり、SOS フローは、係数に制約を与えることなく、尖度や歪度などのターゲット分布の高次モーメントを制御できる高次多項式を使用します。 SOS フローはトレーニングが容易で、あらゆるターゲット密度を捕捉できるため、確率的シミュレーションのアプリケーションで汎用的に使用できます。講師はまた、可逆ワン クロスマン コンボリューションとアフィン カップリング レイヤーを使用して、古いバージョンに顔を補間できる画像を生成する「Glow」と呼ばれるアーキテクチャも紹介します。
  
  
• 00:50:00 Priyank Jaini は、フローを正規化するアーキテクチャと、フローを画像生成にどのように使用できるかを説明します。このアルゴリズムは、複数の式とランダム回転行列 W を備えたアフィン結合層を使用して機能します。LU 分解を使用して行列の行列式を修正します。これを使用して、入力画像を潜在表現に変換し、潜在空間内で特定の方向に移動して望ましい結果を達成することで、老人と若者の画像を補間できます。結果は、生成された画像が鮮明であり、対数尤度で生成された画像はぼやけるだろうという以前の仮定に反していることを示しています。
  
  
• 00:55:00講師は潜在空間の概念について説明します。潜在空間は、入力の特定の特性を捕捉し、画像生成のためのフローベースの方法で使用される隠れた分布です。講師は、潜在空間を使用して年齢を重ねた人物の画像を作成する線形補間の例を示します。講師はまた、密度の明示的な表現やヤコビアン行列式を捉えるための効率的な三角変換の使用など、流れモデルを正規化する利点についても強調します。しかし、講師はまた、フローベースの手法の潜在的な欠点について聴衆に質問を投げかけており、そのうちの 1 つは計算の複雑さです。
  
  
• 01:00:00講師は、フローの正規化において多数のパラメーターを使用して高次元の変換をキャプチャする際の課題について説明します。 GAN はこの問題を解決するためにボトルネックを使用しますが、フローを正規化するには、正確な表現を実現するために両方の次元が同じである必要があります。講師は、フローの正規化実験で使用されるデータセットの次元が高く、そのため関連するパラメーターを学習することが困難であることを強調しました。講師はまた、フローの正規化によって多峰性分布をどのように捉えることができるか、またニューラル ネットワークの重みに関するトレーニングがネットワーク パラメーターに関する暗黙的なトレーニングをどのように行うかに関する質問にも答えます。
  
  
• 01:05:00 Priyank Jaini は、Eric Jack によるチュートリアルから学んだ線形アフィン変換を実装するために約 100 行のコードを提供したと説明しています。彼は、これらのネットワークをトレーニングするのは簡単なプロセスであると述べ、興味のある人にコードを提供しています。

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CS480/680 講義 24: 勾配ブースティング、バギング、デシジョン フォレスト

CS480/680 講義 24: 勾配ブースティング、バギング、デシジョン フォレスト

この講義では、機械学習における勾配ブースティング、バギング、デシジョン フォレストについて説明します。勾配ブースティングでは、損失関数の負の勾配に基づいて新しい予測子を前の予測子に追加し、回帰タスクの精度の向上につながります。この講義では、正則化とトレーニング プロセスの早期停止を使用して、過剰適合を防止し、パフォーマンスを最適化する方法についても説明します。さらに、この講義では、最終的な予測を取得するために、サブサンプリングとさまざまな基本学習器の組み合わせを含むバギングについても説明します。基本学習器としてのデシジョン ツリーの使用とランダム フォレストの作成についても説明し、動き認識にランダム フォレストを使用する Microsoft Kinect の実例を示します。並列コンピューティングにおけるアンサンブル法の利点について説明し、機械学習システムにおける重みの更新を理解することの重要性を強調します。この講義では、ニューラル ネットワークまたは隠れマルコフ モデル内で予測子を組み合わせる際の重みの平均に関する潜在的な問題について説明し、代わりに多数決または平均法による予測の組み合わせを推奨します。同教授はまた、ウォータールー大学で利用できるさまざまな関連コース、最適化と線形代数のいくつかの大学院レベルのコース、AI、機械学習、データシステム、統計、最適化のトピックに焦点を当てた学部のデータサイエンスプログラムについても提案しています。この講義では、一般的なコンピュータ サイエンスの学位と比較して、統計との重複やデータ サイエンスのトピックの専門化よりもアルゴリズム アプローチの重要性を強調します。

• 00:00:00インストラクターが勾配ブースティングについて説明します。彼は、adaboost アルゴリズムは分類には優れていますが、回帰には優れていない、と述べています。彼は、損失関数の負の勾配が計算され、次の予測子がこの勾配に適合する勾配ブースティングを導入しました。これは、予測子を目的の出力に適合させるのではなく、負の勾配に適合させるため、少し直観に反します。これは勾配降下のステップをエミュレートし、それを繰り返し適用することで、最終的な予測子はすべての予測子の合計になります。この方法は回帰に特に役立ちます。講師は、このアルゴリズムはさまざまな損失関数で使用でき、回帰をブーストするためのソリューションであると説明します。
  
  
• 00:05:00勾配ブースティングの概念が説明されています。アルゴリズムの各ステップで、ターゲットと予測値の差に何らかの損失関数を伴う予測子が伴います。次に、負の勾配を取得して残差を近似し、次の予測子が残差データセットに対してトレーニングされます。目標は、この新しい予測子を以前の予測子に追加することで誤差を減らすことです。次に、アルゴリズムの擬似コードが与えられます。最初に、各データ ポイントの損失を最小限に抑えることによって、最初の予測子が定数として設定されます。
  
  
• 00:10:00教授は、複数の弱い学習器を 1 つの強い学習器に結合する機械学習の強力な概念である勾配ブースティングについて説明します。このアイデアは、単なる定数である単純な予測子から始めて、各データ ポイントの疑似残差を計算して新しい予測子を計算し、新しい残差データ セットを形成し、そのデータに関して新しい基本学習器をトレーニングすることです。を設定し、あるステップ長を掛けた新しい仮説を予測子に追加します。ステップ長は、誤差を減らすために負の勾配の方向にステップを実行する最適化式を最小化することによって選択されます。重みの更新は負の勾配が計算されるときに行われますが、それ自体は重みの更新ではありません。
  
  
• 00:15:00スピーカーは、ニューラル ネットワーク、デシジョン ツリー、またはその他の種類の回帰変数である基本学習器のトレーニング フェーズ中の重み更新プロセスについて説明します。彼らは、すべての関数、つまり FK-1、HK、および Etha k がすでに最適化され、固定重みに設定されているため、予測器を最適化するときに重みが更新されないことを明らかにしています。これらの関数からの予測を組み合わせると、各ステップで徐々に改善される予測子が得られ、損失関数が低くなります。ただし、このプロセスは長期的には損失がゼロにならない可能性があります。
  
  
• 00:20:00インストラクターは、勾配ブースティングによって誤差を徐々に減らす可能性について説明していますが、予測子の空間とデータ内に存在するノイズの量によっては、これが過剰適合につながる可能性があることに注意しています。このアルゴリズムでは、重みを変更せずにさらに多くの仮説を追加して、より大きなサンプルを作成します。講師は、勾配ブースティングによる過学習のリスクについてクラスに質問をし、過学習のリスクがあると結論付けましたが、正則化や早期停止などの手法を使用することで、この発生を防ぐことが可能です。
  
  
• 00:25:00講師は、ランダム化の導入や検証セットを使用したトレーニング プロセスの早期停止など、過学習を軽減する方法について説明します。次に、講義では勾配ブースティングの手法を紹介し、パフォーマンスと精度が最適化された人気のパッケージである XG ブーストについて言及します。講師はまた、バギングとブースティングの主な違いについても概説します。これには、ブースティングでの仮説の逐次作成とそれらの組み合わせと比較したバギングでの独立した仮説と多数決の使用が含まれます。
  
  
• 00:30:00講演者は、機械学習におけるブースティングとバギングの手法について説明します。ブースティングには重み付けされた予測が含まれており、これにより、いくつかの相関関係のある仮説や精度が不均衡な仮説が可能になります。ブースティングは柔軟であり、相関関係の問題に対抗するためにさまざまな仮説の重みを決定できます。対照的に、バギングにはブートストラップ サンプリングが含まれます。これには、仮説間の相関を減らすためにデータのサブセットで基本学習者をトレーニングすることが含まれます。講演者は、これらの手法が、仮説の独立性に関する仮定が維持またはほぼ維持できる設定を設計するための実用的な方法を提供し、恣意的な制限を減らし、モデルの信頼性を高めることを示唆しています。
  
  
• 00:35:00講演者は、相関を低減するために特徴をサブサンプリングすることにより、サンプル内学習のパラダイムにおいてランダムよりも優れた単純な予測子を取得するというアイデアについて説明します。データ ポイントと特徴の両方をサブサンプリングすることにより、より小さなデータ セットが取得され、それが基本学習器に供給され、このプロセスが予測子ごとに繰り返されます。結果として得られる仮説は相関性が低いため、袋詰めの方が良い選択肢になります。バギング アルゴリズムは、K 個の予測子が作成されるループで構成され、予測子ごとにデータがサブサンプリングされ、基本学習器が重複に応じて異なる仮説を生成します。
  
  
• 00:40:00バギングについて学習します。バギングとは、トレーニング データから複数のランダム サンプルを抽出して複数のモデルを構築することで機能する手法です。アイデアは、各基本学習器から仮説を生成し、それらを組み合わせて最終的な予測を行うことです。目的が分類の場合、予測は多数決を取ることによって行われますが、回帰の場合、決定は予測の平均を取ることによって行われます。文献で一般的に行われているのは、デシジョン ツリーを基本学習器として使用することであり、複数のデシジョン ツリーがデータのさまざまなサブセットでトレーニングされると、それらをランダム フォレストと呼びます。ランダム フォレストは分散コンピューティングにも使用できます。姿勢と動作の認識にランダム フォレストを使用する Microsoft Kinect の実例が示されています。
  
  
• 00:45:00このビデオでは、Kinect と、赤外線スペクトル内の点群を投影し、赤外線カメラを使用して点を認識することによって深度マップを生成する方法について説明します。 Microsoft は、ポイントの分布に基づいて深度情報をリアルタイムで推論できるようにするために、いくつかのハードウェアを組み込みました。 Kinect には、隣接するピクセルが現在のピクセルの深度値と比較されるランダム フォレスト アプローチを使用して、ピクセルにラベルを付けて身体の部分と動きを識別する機能があります。サブサンプリング技術は隣接するピクセルを単純化するために使用され、身体部分のサイズに基づいて距離を比較することで現在のピクセルを分類する手がかりが得られますが、この方法は弱いと考えられています。
  
  
• 00:50:00講演者は、バギング、ブースティング、およびその他のアンサンブル手法の利点について説明します。これにより、複数の軽量分類器を分散して並行して利用できるため、大規模なデータに適切に拡張できます。 GPU は計算の並列化の鍵となっており、並列化を気にせずにベクトル、行列、テンソルを操作するためのフレームワークがいくつか存在します。ただし、講演者は、このアプローチでは隠れ層と変数によって問題が発生する可能性があるため、分類器または予測器の検出力の平均を取るという直感的ではあるが信頼性の低い方法について警告しています。
  
  
• 00:55:00プレゼンターは、アーキテクチャ内の個々のシステムの平均を取ることがどのように問題になるかを説明します。発表者は、0 と 1 の値を取るブール変数を使用して排他的論理和をエンコードする例をボードに描きます。プレゼンターは、入力されるものの または を計算するように設計されたブール変数の重みを設定します。重みの設定は 2 つのパターンのそれぞれを見つけるように機能し、どちらかがトリガーされる限り、プレゼンターは および/または を計算します。別のゴミ保持ユニットを介してそれらを結合することによって。発表者は続けて、重みの変更がシステムの出力にどのような影響を与える可能性があるかを説明します。
  
  
• 01:00:00講演者は、ニューラル ネットワークまたは隠れマルコフ モデルで予測子を組み合わせる場合の重みの平均化の危険性について説明します。危険なのは、同じことを計算しない対称的な解が存在する可能性があり、重みの平均を取ると、正しいことを計算しない予測子が生成される可能性があるという事実にあります。代わりに、安全な方法は予測を組み合わせることであり、これは分類のための多数決または回帰のための平均を取ることによって行うことができます。講演者は、さらに学びたい人のために、ウォータールー大学で提供されている機械学習に関連する他のコースも推奨しています。
  
  
• 01:05:00教授は、機械学習に関する現在のコースを補完する他のコースについて話し合います。まず、線形代数は機械学習の重要な基礎であるため、現在のコースを受講する前に計算線形代数コースを受講することを提案しています。さらに、機械学習の重要な要素であるデータの複雑さに焦点を当てた、機械学習の理論的基礎と呼ばれるコースについても触れています。彼は、一定量のデータで達成可能な精度のレベルを決定するのは複雑な問題であるため、このコースの目的は、望ましいレベルの精度を達成するために必要なデータの量を決定する原則を導き出すことであると説明します。最後に教授は、機械学習アルゴリズムを理解するのに有益な、データサイエンスのための最適化や最適化の基礎など、大学院レベルの他のコースについても言及します。
  
  
• 01:10:00講師は、学生が受講できるデータ サイエンスに関連する利用可能なコースとプログラムについて説明します。これらのコースは、定期的に提供されていない 800 レベルのコースから、学部および大学院レベルのデータ サイエンス プログラムまで多岐にわたります。講師は、このコースと統計学のコースには重複する部分があるかもしれないが、ここでのアプローチはよりアルゴリズム的であると指摘しました。データ サイエンス プログラムは、AI、機械学習、データ システム、統計、最適化が交わるトピックを扱います。これらのプログラムで学生が受講するコースはデータ サイエンスのトピックの専門化に重点を置いていますが、一般的なコンピューター サイエンスの修士号にはさまざまなトピックにわたる幅広い知識が必要です。

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私たちは人工知能を恐れるべきでしょうか? w/ エマド・モスタック、アレクサンドル・ワン、アンドリュー・ン | 39

私たちは人工知能を恐れるべきでしょうか? w/ エマド・モスタック、アレクサンドル・ワン、アンドリュー・ン | 39

この YouTube ビデオのゲストは、人工知能 (AI) の潜在的な危険性、さまざまな業界の破壊、関連性を維持するための従業員の再スキルの重要性など、人工知能 (AI) のさまざまな側面について議論します。パネリストはまた、AI ツールの使いやすさ、医療における AI の実装、情報配信システムの標準化、AI における富創出の可能性、医療と教育における言語モデルの使用についても議論します。さらに、AI モデルの責任ある展開、透明性、ガバナンスにおける倫理的配慮の必要性を強調しました。最後に、医療や教育における AI におけるプライバシーなどのトピックについて、パネリストが聴衆の質問に簡単に答えます。

• 00:00:00ゲストは、AI の潜在的な危険性と、このテクノロジーに関する透明性と注意の必要性について話し合います。彼らはまた、AI がさまざまな業界に引き起こしている混乱と、この混乱に直面しても適切な立場を保つために労働者を再訓練することの重要性についても触れています。ゲストは、人々が AI によってもたらされる変化に適応できるよう支援するための、オンライン教育や政府との提携などの潜在的なソリューションを提供します。最終的に彼らは、AI には私たちがこれまでに見たものよりも早く富を生み出し、すべての人を高揚させる可能性があるが、注意と責任を持って扱われなければならないと信じています。
  
  
• 00:05:00専門家は、Google のユーザーフレンドリーなインターフェースと比較して AI ツールの使いやすさについて議論します。彼らは、AI ツールが進化して、多くの教育を必要とせずに使いやすくなることを期待しています。生成 AI は、メディア セット全体の大規模なコーパスでトレーニングされ、自然言語の理解に重点を置いています。ただし、AIの政策と導入は比較的不確実であり、教育コースや政策立案者とのコミュニケーションによってAIがより利用しやすくなる可能性があるという点では両氏は同意している。このパネルでは、AI プログラミングにおける概念定義の課題や、プロンプトの使用の増加に伴う明確に定義された一意の構造名の必要性についても語られます。
  
  
• 00:10:00シカゴの医師がパネリストに、ポイント・オブ・ケアと患者評価の観点から医療において AI を最も効率的に使用する方法について質問します。パネリストは、最初に市場に参入することが重要であるため、市場で優位性を得るために具体的なユースケースを見つけて実行することを提案しています。また、euroscape.com などのツールを使用してデータ セットを構築し、データにラベルを付けて注釈を付けて、そのデータに基づいて新しいモデルをトレーニングすることも推奨しています。彼らは、他の企業と提携するか、チームを招いて AI を開発および実装することを提案しており、小規模から始めて徐々に拡大する可能性があります。
  
  
• 00:15:00講演者は、AI によって決して妨害できない商業活動があるかどうかについて議論します。一部の物理的な作業や産業は他の産業に比べて AI による破壊から遠いかもしれませんが、登壇者たちは最終的に、AI が決して破壊できない商業活動はないということで同意しています。ただし、AI の決定を解釈するという課題や、情報を管理し、ソーシャル ネットワーク上での誤った情報や誤解を招く情報の拡散に対抗するための信頼と標準の一元的なリポジトリの必要性については議論しています。
  
  
• 00:20:00講演者は、人工知能 (AI) の採用の増加に適応するための情報配信システムの標準化の必要性について議論します。また、倫理的配慮の重要性と、AI が現在起こっており、今後も将来を形作っていくであろう AI の影響についても触れています。会話は災害復旧における AI の実用化に移り、AI は迅速な対応や人道的取り組みの調整に使用できます。このパネルでは、最高 AI オフィサーの役割についても議論します。最高 AI オフィサーは、AI の価値あるユースケースを特定するために、テクノロジーの技術的な理解とビジネス指向の考え方を持っている必要があります。
  
  
• 00:25:00講演者は、AI テクノロジーに追いつくために必要な実装と情熱について話し合います。彼らは、企業が AI の最新トレンドを把握するために内部リポジトリを作成することを提案し、AI システムにアップロードできるすべての既存データをカタログ化することを推奨しています。彼らはまた、AI 業界における富創出の可能性についても議論し、この分野で自分自身や企業のスキルアップに投資することを推奨しています。飛び込むには遅すぎると感じる人もいるかもしれないが、講演者らは、AI は実際にはまだ初期段階にあり、近い将来に大幅な成長が期待されることを示唆しています。
  
  
• 00:30:00 Peter は、血糖値を監視することの重要性について議論し、個人が生理学と遺伝学に基づいてさまざまな食品がどのような影響を与えるかを確実に認識できるように、血糖値を継続的に監視する会社である Levels を推奨しています。その後、会話はテクノロジーが世界平和にどのように貢献できるかに移り、AI がどのように普遍的な翻訳者として機能し、異なる視点間のコンテキストと理解を提供できるかに重点が置かれます。パネリストらはオープンAIとその倫理委員会の解任の話題にも触れており、メンバーの1人はオープンAIの取り組みに賞賛の意を表明する一方、この決定に対する懸念も認めた。
  
  
• 00:35:00講演者は、大規模な AI モデルの導入に伴う責任と、AI モデルがもたらす利点とそれがもたらすリスクの潜在的なトレードオフについて話し合います。彼らは、OpenAI によるテクノロジーの責任ある展開に触れ、AI 使用のマイナス面を軽減しようと努めている倫理的な AI チームの努力を認めています。この会話では、潜在的に危険なテクノロジーに関する透明性と責任あるガバナンスの必要性についても取り上げられています。最後に、講演者はプロセスの複雑さと現在のテクノロジーの限界を認識しながら、投資意思決定における AI の使用について言及します。
  
  
• 00:40:00このグループは、医療における言語モデルの使用、特に看護スタッフやトリアージ スタッフをサポートするチャットボットの構築について議論します。彼らは GPT-Neo や TF-Plan T5 などの安定したチャット モデルの使用について言及していますが、医療データは非常に機密性が高いため、管理および所有できるオープンソース モデルを作成することが重要であると警告しています。このグループは、教育における言語モデルの使用、特にエッセイや書評を書くための Chad-GPT などのツールの使用をめぐる論争についても議論します。彼らは、透明性の利点と、生徒の成長を制限することなくこれらのツールを効果的に使用できるように生徒を訓練する方法について議論します。最後に、グループは、教育の文脈において不正行為を定義するものは何かという問題に取り組みます。
  
  
• 00:45:00パネリストは、スピードラウンドで聴衆からのいくつかの質問に簡単に答えます。トピックには、音楽や芸術におけるコンテンツ作成、医療用 AI におけるプライバシー、15 歳の子供が Python を受講し続けて大学に進学すべきかどうかなどが含まれます。パネリストは、データプライバシーの重要性と、医療における監査可能で解釈可能な AI の必要性について触れます。また、AI の倫理と中国のような国による AI の悪用の可能性については、次回のセッションで議論される予定であるとも述べています。