ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Modelsharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/abs/2210.03629
出典:Shunyu Yao, Jeffrey Zhao, Dian Yu, Nan Du, Izhak Shafran, Karthik Narasimhan, Yuan Cao : ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models, arXiv: 2210.03629 (2022)
概要:本論文では大規模言語モデルにおいて推論(Reasoning)と行動(Acting)を組合わせるprompt手法であるReActを提案した。知識集約型の推論タスク(QAタスク・事実検証タスク)と意思決定タスク(テキストゲーム、ウェブナビゲーション)でReActの性能を評価した。推論タスクにおいてReActはWikipedia APIとの対話によりChain of ThoughtのHallucinationを軽減し、意思決定タスクにおいては模倣学習や強化学習による手法を上回る性能を示した。
Emotionally Intelligent Fashion Design Using CNN and GANharmonylab
全体的な製品の性能が向上したことにより、消費者は機能よりもイメージのような感情に訴えられる部分に注目するようになった。そこで本研究では、靴に着目することで商品イメージを識別するProduct Image Recognition model とイメージ通りの商品を生成するIntelligent Design Generation Model を提案する。Product Image Recognition model では、アンケートによって得られた各商品の画像のイメージ情報をCNNベースのモデルによって学習を行い、商品イメージの識別を実現した。Intelligent Design Generation Model では、GANベースのモデルより、イメージに沿った商品の生成を実現した。見た目による定性的な評価や被検者による実験の結果などから、提案手法の実現可能性と有効性が示せた。
LODチャレンジ2022授賞式シンポジウムでの紹介スライドです。
受賞作品:https://github.com/KnowledgeGraphJapan/KGRC-RDF/blob/kgrc4si/extended_readme.md
受賞情報:https://2022.lodc.jp/awardPressRelease2022.html
引用:
江上周作,鵜飼孝典,窪田文也,大野美喜子,北村光司,福田賢一郎: 家庭内の事故予防に向けた合成ナレッジグラフの構築と推論,第56回人工知能学会セマンティックウェブとオントロジー研究会, SIG-SWO-056-14 (2022) DOI: https://doi.org/10.11517/jsaisigtwo.2022.SWO-056_14
Egami, S., Nishimura, S., Fukuda, K.: A Framework for Constructing and Augmenting Knowledge Graphs using Virtual Space: Towards Analysis of Daily Activities. Proceedings of the 33rd IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence. pp.1226-1230 (2021) DOI: https://doi.org/10.1109/ICTAI52525.2021.00194
Egami, S., Nishimura, S., Fukuda, K.: VirtualHome2KG: Constructing and Augmenting Knowledge Graphs of Daily Activities Using Virtual Space. Proceedings of the ISWC 2021 Posters, Demos and Industry Tracks: From Novel Ideas to Industrial Practice, co-located with 20th International Semantic Web Conference. CEUR, Vol.2980 (2021) https://ceur-ws.org/Vol-2980/paper381.pdf
Knowledge Graph Reasoning Techniques through Studies on Mystery Stories - Rep...KnowledgeGraph
Knowledge Graph Reasoning Techniques through Studies on Mystery StoriesReport on the Knowledge Graph Reasoning Challenge 2018 to 2020
The 1st International Workshop on Knowledge Graph Reasoning for Explainable Artificial Intelligence
2021/12/06
Report on the First Knowledge Graph Reasoning Challenge 2018 -Toward the eXp...KnowledgeGraph
JIST2019: The 9th Joint International Semantic Technology Conference
The premium Asian forum on Semantic Web, Knowledge Graph, Linked Data and AI on the Web. Nov. 25-27, 2019, Hangzhou, China.
http://jist2019.openkg.cn/
【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.
26. CC-BY4.0: 人工知能学会 セマンティクWebとオントロジー(SWO)研究会
ナレッジグラフの要素(ホームス、ワトソン、被害者、凶器、犯行
場所等)を特徴空間に埋め込み、特徴空間上のベクトル演算
に基づいて犯人を推論
【KDDI総合研究所】 推論方法
open
holmes
window
holmes
helen
?
kill
julia
come
共通項(holmes, watson)のベクトルが同
じベクトルになるように制約[1]
?+kill~julia
犯人の推論
特徴空間に埋め込み
mortimer
window
brenda
kill
open
mislead
?
kill
watson
mislead
? julia
helen
kill
come
support
watson
meet
holmes
holmes
共通項
まだらの紐ナレッジグラフ
悪魔の足ナレッジグラフ
[1] Zhu, H. et al., Iterative Entity Alignment via Joint Knowledge Embeddings, In IJCAI 2017.
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