ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement LearningPreferred Networks
Introduction of Deep Reinforcement Learning, which was presented at domestic NLP conference.
言語処理学会第24回年次大会(NLP2018) での講演資料です。
http://www.anlp.jp/nlp2018/#tutorial
ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement LearningPreferred Networks
Introduction of Deep Reinforcement Learning, which was presented at domestic NLP conference.
言語処理学会第24回年次大会(NLP2018) での講演資料です。
http://www.anlp.jp/nlp2018/#tutorial
In slide #25~26, Linear alignment -> Feedback alignment
Presentation for ICML2019 reading pitch @ Kyoto 4th August 2019. Shuntaro Ohno introduced "Training Neural Networks with Local Error Signals" in Japanese.
【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.
単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...
[DL輪読会]Scalable Training of Inference Networks for Gaussian-Process Models
1. DEEP LEARNING JP
[DL Papers]
http://deeplearning.jp/
Scalable Training of Inference Networks
for Gaussian-Process Models
Makoto Kawano (@mkt_kwn), Matsuo Lab.
2. 書誌情報
著者情報:
Jiaxin Shi, Mohammad Emtiyaz Khan, Jun Zhu
清華大学 (インターン),理研 AIP(近似ベイズ推論チーム)
ICML2019
選定理由
ベイズ・不確実性周りでガウス過程は大事と思ったため
免責事項
思ったよりもニューラルネットワーク関係なかったです
再生核ヒルベルト空間 (RKHS) に意識を飛ばすのは初めてなので,
間違っているかもしれないです
間違っていたら,炎上しないようにそっと twitter とかで教えてください
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3. 研究概要
ガウス過程は計算量が O(N3) かかってしまうことが知られている
補助入力点の導入 [Cheng and Boots, 2016]
計算量は O(M3
) とかなり減る
(ただし M N)
事後分布の近似精度が M に依存してしまう
DNN による事後分布近似 [Sun et al., 2019]
補助入力点よりも柔軟な事後分布近似が可能
ミニバッチ学習では全データ点同士の相関を
捉えられない
入力空間 X 上ではなく,RKHSH 上でガウス過程 (の近似 NN) をミニバッチ学習
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30. References i
Cheng, C.-A. and Boots, B. (2016).
Incremental variational sparse gaussian process regression.
In Advances in Neural Information Processing Systems, pages 4410–4418.
Doucet, A., De Freitas, N., and Gordon, N. (2001).
An introduction to sequential monte carlo methods.
In Sequential Monte Carlo methods in practice, pages 3–14. Springer.
Eldredge, N. (2016).
Analysis and probability on infinite-dimensional spaces.
arXiv preprint arXiv:1607.03591.
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31. References ii
Hensman, J., Fusi, N., and Lawrence, N. D. (2013).
Gaussian processes for big data.
arXiv preprint arXiv:1309.6835.
Jacot, A., Gabriel, F., and Hongler, C. (2018).
Neural tangent kernel: Convergence and generalization in neural networks.
In Advances in neural information processing systems, pages 8571–8580.
Neal, R. M. (2012).
Bayesian learning for neural networks, volume 118.
Springer Science & Business Media.
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32. References iii
Quiñonero-Candela, J. and Rasmussen, C. E. (2005).
A unifying view of sparse approximate gaussian process regression.
Journal of Machine Learning Research, 6(Dec):1939–1959.
Rahimi, A. and Recht, B. (2008).
Random features for large-scale kernel machines.
In Advances in neural information processing systems, pages 1177–1184.
Sun, S., Zhang, G., Shi, J., and Grosse, R. (2019).
Functional variational bayesian neural networks.
arXiv preprint arXiv:1903.05779.
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33. References iv
Williams, C. K. and Rasmussen, C. E. (1996).
Gaussian processes for regression.
In Advances in neural information processing systems, pages 514–520.
持橋大地 and 大羽成征 (2019).
ガウス過程と機械学習 = Gaussian process and machine learning.
MLP 機械学習プロフェッショナルシリーズ. 講談社.
鈴木大慈 (2018).
機械学習における確率的最適化.
応用数理, 28(3):27–33.
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