NIPS2013読み会: More Effective Distributed ML via a Stale Synchronous Parallel P...Shohei Hido
NIPS2013読み会の発表資料です。
Qirong Ho et al, "More Effective Distributed ML via a Stale Synchronous Parallel Parameter Server", NIPS2013.
http://media.nips.cc/nipsbooks/nipspapers/paper_files/nips26/631.pdf
NIPS2013読み会: More Effective Distributed ML via a Stale Synchronous Parallel P...Shohei Hido
NIPS2013読み会の発表資料です。
Qirong Ho et al, "More Effective Distributed ML via a Stale Synchronous Parallel Parameter Server", NIPS2013.
http://media.nips.cc/nipsbooks/nipspapers/paper_files/nips26/631.pdf
本セッションでは、W&B Coursesの中でも最も人気の高いコースである"Effective MLOps: Model Development (日本語字幕版コース名: 効果的なMLOps: モデル開発)"をギュッと濃縮したダイジェスト版を日本語ハンズオンでお届けいたします。W&Bの基本的な使い方、ベースラインからの改良方法などをシンプルな画像のセグメンテーションタスクを通じて学ぶことができます。
https://wandb.connpass.com/event/295345/
How to organize data science project (データサイエンスプロジェクトの始め方101)Yasuyuki Kataoka
(Japanese) This is some tips on how to organize artificial intelligence or machine learning projects. This is presented in the engineering community event, NTT Engineer Festa#3, in Japan.
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.
【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。
4. SIGKDD: Intʼ’l Conf. on Knowledge Discovery
and Data Mining
l ACM データマイニング/機械学習の最難関国際会議
l 理理論論的な保証と同時に実験での(特に⼤大規模)評価が必要
l 今年年は8⽉月中旬にシカゴで開催
l Best Research Paper Award: Edo Liberty (Yahoo! Labs, Haifa)
“Simple and Deterministic Matrix Sketching”
4
27. そこんとこEdo Liberty本⼈人に聞いてみました
l This indeed can be used but I thought it will be less efficient
in practice and more complicated to code. So, I did not
include it in the paper.
l Theoretically though, it can reduce the space usage by a
factor of 2, which theoretical CS people think is not
important :)
l That said, I received quite a few questions about that so I will
say something about it in the journal version.
l incremental rank-‐‑‒1 SVD updatesも同じように使えると思うよ
l けど実⽤用的には効率率率悪いし実装するのも難しいよね
l だからSIGKDDの論論⽂文には⼊入れなかったよ
l けど少なくともメモリ使⽤用量量は桁違いに良良いはずだよ
l そこは理理論論の⼈人は気にしないのかもしれないけど…
l まぁ同じ質問受けまくるからジャーナル版では何か書くよ
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