本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。
近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。
"Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise.
The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
第6回 統計・機械学習若手シンポジウムの公演で使用したユーザーサイド情報検索システムについてのスライドです。
https://sites.google.com/view/statsmlsymposium21/
Private Recommender Systems: How Can Users Build Their Own Fair Recommender Systems without Log Data? (SDM 2022) https://arxiv.org/abs/2105.12353
Retrieving Black-box Optimal Images from External Databases (WSDM 2022) https://arxiv.org/abs/2112.14921
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。
近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。
"Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise.
The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
第6回 統計・機械学習若手シンポジウムの公演で使用したユーザーサイド情報検索システムについてのスライドです。
https://sites.google.com/view/statsmlsymposium21/
Private Recommender Systems: How Can Users Build Their Own Fair Recommender Systems without Log Data? (SDM 2022) https://arxiv.org/abs/2105.12353
Retrieving Black-box Optimal Images from External Databases (WSDM 2022) https://arxiv.org/abs/2112.14921
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
3. 会社紹介
Preferred Infrastructure, Inc. (PFI)
l 設⽴立立: 2006年年3⽉月
l 場所: 東京都⽂文京区本郷
l 従業員数: 36
l ミッション:
Bring cutting-‐‑‒edge research advances
to the real world.
76. 参考⽂文献 (1/4)
l [Brown+93] Peter F. Brown, Vincent J. Della Pietra, Stephen A.
Della Pietra, Robert L. Mercer.
The mathematics of statistical machine translation: parameter
estimation. Computational Linguistics Vol. 19 (2), 1993.
l [Berger+96] Adam L. Berger, Vincent J. Della Pietra, Stephen A.
Della Pietra.
A Maximum Entropy Approach to Natural Language
Processing. Computational Linguistics, Vol. 22 (1), 1996.
l [Lafferty+01] John Lafferty, Andrew McCallum, Fernando C. N.
Pereira.
Conditional Random Fields: Probabilistic Models for
Segmenting and Labeling Sequence Data. ICML2001.
76
77. 参考⽂文献 (2/4)
l [Blei+03] David M. Blei, Andrew Y. Ng, Michael I. Jordan.
Latent Dirichlet Allocation. JMLR Vol. 3, 2003.
l [Teh06] Yee Whye Teh.
A Hierarchical Bayesian Language Model based on Pitman-Yor
Processes. ACL 2006.
l [Clarke+06] James Clarke, Mirella Lapata.
Constraint-Based Sentence Compression: An Integer
Programming Approach. COLING/ACL 2006.
l [Riedel+06] Sebastian Riedel, James Clarke.
Incremental Integer Linear Programming for Non-projective
Dependency Parsing. COLING/ACL 2006.
77
78. 参考⽂文献 (3/4)
l [Koo+10] Terry Koo, Alexander M. Rush, Michael Collins, Tommi
Jaakkola, David Sontag.
Dual Decomposition for Parsing with Non-Projective Head
Automata. EMNLP 2010.
l [Rush+10] Alexander M. Rush, David Sontag, Michael Collins,
Tommi Jaakkola.
On Dual Decomposition and Linear Programming Relaxations
for Natural Language Processing. EMNLP 2010.
l [Bengio+03] Yoshua Bengio, Réjean Ducharme, Pascal Vincent,
Christian Jauvin.
A Neural Probabilistic Language Model. JMLR, 2003.
78
79. 参考⽂文献 (4/4)
l [Mikolov+10] Tomas Mikolov, Martin Karafiat, Lukas Burget, Jan
Honza Cernocky, Sanjeev Khudanpur.
Recurrent neural network based language model.
Interspeech, 2010.
l [Mikolov+13] Tomas Mikolov, Kai Chen, Greg Corrado, Jeffrey Dean.
Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. CoRR,
2013.
l [Socher+12] Richard Socher, Brody Huval, Christopher D. Manning,
Andrew Y. Ng.
Semantic Compositionality through Recursive Matrix-Vector Spaces.
EMNLP2012.
l [Kalchbrenner+14] Nal Kalchbrenner, Edward Grefenstette, Phil
Blunsom.
A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences. ACL2014.
79