1.グラフニューラルネットワークのわかりやすい紹介(3/3)まとめ ・GNNにAttentionを加えるのは容易でTransformerと同じものを利用可能 ・GNNはグラフ上に存在しグラフ上で動作するディープラーニングにすぎない ・様々な構築手法があるが「近隣集約」と「状態更新」の基本的な手順は同じ 2.GNNの次に来るもの 以下、り「A Friendly Introduction to Graph Neural Networks」の意訳です。元記事の投稿は2020年11月、Kevin Vuさんによる投稿です。 アイキャッチ画像のクレジットはPhoto by NASA on Unsplash グラフニューラルネットワーク(GNN)の次は何が来るのでしょうか?
CNNの発展形 🔝 5. AlexNet 🔝 AlexNet は Alex Krizhevsky が Ilya Sutskever と Geoffrey Hinton (Alexの博士号の指導者)と一緒に開発したCNNで2012年のILSVRC( ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge )で初めてディープラーニングによるモデルを導入して優勝した。彼らの論文によるとネットワークの層を増やすことが精度を上げるのに重要であり、GPUを利用した訓練で達成することが可能になったとのこと。活性化関数にReLUを使っていシグモイド関数やtanh関数よりも優れていることを示した。 5. 「図解で簡単！！今さら聞けない畳み込みニューラルネットワークの基本」 |. ZFNet 🔝 ZFNet はAlexNetの改良版で2013年の画像分類部門でILSVRCで優勝した。AlexNetが11×11のカーネル幅を最初の層で使っていたのに対し、ZFNetでは7×7のカーネル幅を使っている。また、ストライドをAlexNetの4から2にした。また、AlexNetが1 枚の画像を上下半分に分けて学習をするのに対して、ZFNet は 1 枚の画像で学習をするようになっている。 5. VGG 🔝 VGGはオックスフォード大学の V isual G eometry G roupによって開発され、2014年のILSVRCの画像分類部門で第2位を獲得した。AlexNetよりも小さいカーネル幅(3×3)を最初の層から使っており、層の数も16や19と多くなっている。NVIDIAのTitan Black GPUを使って何週間にもわたって訓練された。 5. GoogLeNet 🔝 GoogLeNetは2014年のILSVRCの画像分類部門で優勝した。AlexNetやVGGと大きく異なり、 1×1畳み込み やグローバルアベレージプーリング、Inceptionモジュールを導入した。Inceptionモジュールは異なるカーネル幅からの特徴量を組み合わせている。また、Inceptionモジュールが層を深くすることを可能にし22 層になっている。 5. ResNet 🔝 ResNet (residual networks)はMicrosoftの He らによって開発され2015年のILSVRCの画像分類部門で優勝した。 残差学習(residual learning)により勾配消失の問題を解決した。従来の層は$x$から$H(x)$という関数を学習するのだが、Skip connection( スキップ結合 )と呼ばれる層から層への結合を加えたことにより、$H(x) = F(x) + x$となるので、入力値$x$に対して残差$F(x)$を学習するようになっている。これを残差ブロック(residual block)と呼ぶ。 $F(x)$の勾配が消失したとしても、Skip connectionにより全体として勾配が消失しにくくなっており、ResNetは最大152 層を持つ。 また、ResNetはさまざまな長さのネットワークが内包されているという意味で アンサンブル学習 にもなっています。 5.
こんにちは、たくやです。 今回は69歳のグーグル研究員、ジェフ・ヒントンが40年の歳月をかけて熟考して発表した新技術、 カプセルネットワーク をご紹介します。 今回も例によってわかりにくい数式や専門用語をできるだけ使わずに感覚的に解説していきます。 元論文 「Dynamic Routing Between Capsules」 この、カプセルネットワークは今、これまで機械学習で不動の地位を築いていたニューラルネットワークの技術を超える新技術なのではないかと期待されています。 彼の出した2つの論文によると、 カプセルネットワークの精度は従来のニューラルネットワークの最高時の精度 に、 誤答率は従来のニューラルネットワークの最低時の半分にまで減少 したといいます。 従来のニューラルネットワークとの違い では、何が従来のニューラルネットワークと違うのでしょうか? 一言でいうと、従来のニューラルネットワークが 全体をその大きさ で見ていたのに対して、カプセルネットワークが 特徴ごとに"ベクトル" で見ているという点です。 もう少し詳しく説明します。 例えば顔を認識する際に、従来のニューラルネットワークであるCNN(Convolution Newral Network) はそれが目なのか、鼻なのか、口なのかにしか着目していませんでした。(画像左) *CNNが何かを知らない方はこちらの記事の"CNNのおさらい"をご覧ください。 不気味なロボットから考えるCNNの仕組みのおさらいとAIによる画像認識の攻防戦 しかし、今回のカプセルネットワークはそれらの特徴がどのような関係で配置されているのかまで認識します。(画像右) 出典: Kendrick「Capsule Networks Explained」 より つまり、カプセルネットワークは個々の特徴を独立的に捉え、それぞれがどのような関係にあるのかということにまで着目します。カプセルネットワークの名前の由来がここにあります。ひとつひとつのカプセルに詰まったニューロンが個々の特徴に着目し、それぞれの関係に着目するのです。 これによって何が起こるのでしょうか? 出典: Medium 「Understanding Hinton's Capsule Networks. 「さらっとわかる！！グラフ畳み込みニューラルネットワークの基礎！」 |. Part I: Intuition. 」 より 例えばこの写真、私たち人間の目には実物の自由の女神像を見たことがなくても、全て自由の女神像に見えます。 しかし、私たちは、何千枚と自由の女神の写真を見てきたわけではないですよね?私たちは、十数枚の写真を見ただけで、それが自由の女神像だと認識することができます。 それと同じことが機械学習でも可能になるのです。 機械学習を行うには5つのプロセスがありました。 データの収集 データの前処理 モデルの構築 実際に人工知能に学習させる モデルの改善 機械学習で最も大変なのは、実のところ、1と2のプロセスでした。しかし、今回のカプセルネットワークが実際に実用に耐えうるものだとされれば、1と2の手間がかなり省けるために、機械学習の可能性が一気に広がります。 カプセルネットワークの仕組み なぜそのようなことができるのでしょうか?
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1%の正確率を保ちながらSamusung S8上でMobileNetV2よりも2. 4倍軽量で1. 5倍高速を達成しました。 6. EfficientNet 🔝 EfficientNet もまたQuoc V. Leらによるもので2019年に発表されました。従来よりかなり少ないパラメータ数で高い精度を出しました。 Kaggle などで転移学習に有用なモデルとして活用されています。 7. 転移学習とファインチューニング 🔝 ネットワークの層の数が多くなりと同時に学習に必要な計算量(時間と電力)は莫大なものになっていきました。 よって、ImageNet(ILSVRCのデータセット)で学習済みのネットワーク(VGGやGoogLeNetやResNetなど)を使った 転移学習 によって短時間で高性能のネットワークを訓練することが一般的になりました。これらのネットワークはImageNetにおける学習で畳み込み層が特徴量を抽出できるようになっているからです。その最適化されたネットワークの重みを再利用することで余計な訓練を省くというわけです。 転移学習では最後の方の結合層を入れ替えてそこだけ訓練する方法と、ネットワーク全体を微調整するファインチューニングとがあります。 参照 : ResNetで転移学習の方法を試してみる 転移学習の注意点
7. 全結合層 🔝 全結合層は通常のニューラルネットワークの層です。CNNでは畳み込みが何層か続いた後に、ネットワークの最後の数層を全結合層にして最終的にクラス数分の値を出すのに使われます。 これらの層は畳み込みで抽出された特徴量から最終的な予測のための判断をしているところになります。画像の分類をするのであれば、最後にシグモイド関数で真偽を判断したり、ソフトマックス関数でどのクラスが最も確率が高いのかを判断したりします。 また、全結合層では1次元のニューロンを入力とするので、畳み込み層からの出力を1列(フラット)にする処理を行います。 3. 8. グローバルアベレージプーリング 🔝 モデルによっては、全結合層を使わずに最後に グローバルアベレージプーリング を使います。グローバルアベレージプーリングは平均値プーリングを全ての領域にわたって行うので、全てのニューロンの平均値を計算することになります。 グローバルアベレージプーリングを使う場合は、畳み込み層からの出力をフラットにする必要はありません。 4.
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244 : 名無しの読者さん(`・ω・´) ID:jumpmatome2ch >>240 悟空とベジータは超パワーアップしてる あとフリーザも これさえわかってりゃいける 250 : 名無しの読者さん(`・ω・´) ID:jumpmatome2ch リブートやし別に前のブロリー見てなくてもええで 296 : 名無しの読者さん(`・ω・´) ID:jumpmatome2ch いける ベジータがめちゃくちゃカッコよくなってる 247 : 名無しの読者さん(`・ω・´) ID:jumpmatome2ch 今回は面白かった 復活のFと超やらずにもっとこれにリソースつぎ込めば良かったんちゃう? 258 : 名無しの読者さん(`・ω・´) ID:jumpmatome2ch >>247 そこの反省も活かしての今回やったやろうからなんとも言えんわ 268 : 名無しの読者さん(`・ω・´) ID:jumpmatome2ch 流石にそれはない 334 : 名無しの読者さん(`・ω・´) ID:jumpmatome2ch 主役声優皆還暦越えてあれだけ叫びまくれるの凄いな 338 : 名無しの読者さん(`・ω・´) ID:jumpmatome2ch >>334 冷静に考えて異常事態だよなこれ 345 : 名無しの読者さん(`・ω・´) ID:jumpmatome2ch 野沢はともかく島田敏まであんなに叫べるとは思ってなかったわ なお堀川 301 : 名無しの読者さん(`・ω・´) ID:jumpmatome2ch 映画も観に行ったけどはよ地上波で見たいわ 引用元:
039 ID:Yb4zeJ4Ba >>48 身勝手悟空とジレンは明らかにビルスより強いぞ ソースはウィスの発言とビルスの発言 50: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/12/14(金) 20:52:04. 677 ID:jY/E3GDxp >>47 実のところはちゃんと強いと思うわw あ、映画は今観終わった 面白かった 49: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/12/14(金) 20:49:33. 907 ID:o041vt0Md 鳥山は何年か前に2度とドラゴンボールの仕事したくないって書いてたし もう今は適当に設定考えてるだけだろ 52: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/12/14(金) 20:56:09. 410 ID:ODN6XutFa >>49 ヤムチャみたいにしやがったしな 53: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/12/14(金) 21:02:10. 842 ID:O3P+MJ/S0 まあ超の新キャラよりはブロリーガ強いほうが納得いくし 54: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/12/14(金) 21:09:05. 002 ID:EYlmRSIf0 続編なんぼでも作れる終わり方だったな 55: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/12/14(金) 21:15:52. 668 ID:54yev4rUd フリーザでも少しの修行ですぐ強くなったしビルスも少し修行したらあっという間に強くなるから強さ議論なんて意味無しだ 56: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/12/14(金) 21:16:26. 297 ID:EYlmRSIf0 >>55 その通り 修行した、 で1が100になるのがドラゴンボールの世界 57: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/12/14(金) 21:39:28. 320 ID:HmuhSOA20 ヤムチャ「修行したぞ」 58: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/12/14(金) 21:41:13. 779 ID:fuK3iz/V0 マジでベジータの保身の為にブロリー消そうとした王が無能になるな 59: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/12/14(金) 21:58:40.
59 ID:mRtQmfar0 まさにこういうのでいいんだよって感じの作品やったわ ドラゴンボール映画にストーリーなんて誰も期待しとらんのやで 163: 名無しさん 2020/01/15(水) 10:26:43. 57 ID:nRtH/zpkd 身勝手>ゴジータ>ジレン>ブロリー>ビルス>SSJBくらいやろ 172: 名無しさん 2020/01/15(水) 10:27:43. 74 ID:LLKb65uEa 片方しか覚えてない技使えるんだからゴジータは界王拳とキラキラと身勝手に到達する可能性あるよな 流石に天使の領域いくだろこれ 199: 名無しさん 2020/01/15(水) 10:31:51. 16 ID:3s++xL2+0 旧ブロリー視聴鳥山「なんでベジータがこんなへたれとんねん…せや!新作では最後までかっこよくしたろ!」 はい名作 234: 名無しさん 2020/01/15(水) 10:36:51. 15 ID:CivgZ5WvM >>199 ベジット案出された時もベジータはもう二度と合体なんてしないって鳥山が反発したみたいやし一番ベジータ大切にしとる人かもな 201: 名無しさん 2020/01/15(水) 10:32:19. 80 ID:VPy3DFQz0 Fは前置きが長すぎたな あとあんなゴハン見たくなかった 295: 名無しさん 2020/01/15(水) 10:45:25. 58 ID:nai4gbGAH でもさ、CGでごまかしてるところは少しがっかりした 個人的にはCGやめてほしい 347: 名無しさん 2020/01/15(水) 10:51:03. 40 ID:FbnSUd7w0 これブロリーという名の フリーザの映画やろ 「雑談」カテゴリの最新記事 人気記事ランキング