AAAI2023「Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?」と、HuggingFace「Yes, Transformers are Effective for Time Series Forecasting (+ Autoformer)」の紹介です。
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.
AAAI2023「Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?」と、HuggingFace「Yes, Transformers are Effective for Time Series Forecasting (+ Autoformer)」の紹介です。
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.
SSII2021 [SS2] Deepfake Generation and Detection – An Overview (ディープフェイクの生成と検出)SSII
SSII2021 [SS2] Deepfake Generation and Detection – An Overview (ディープフェイクの生成と検出)
6/10 (木) 14:30~15:00
講師:Huy H. Nguyen 氏(総合研究大学院大学/国立情報学研究所)
概要: Advances in machine learning and their interference with computer graphics allow us to easily generate high-quality images and videos. State-of-the-art manipulation methods enable the real-time manipulation of videos obtained from social networks. It is also possible to generate videos from a single portrait image. By combining these methods with speech synthesis, attackers can create a realistic video of some person saying something that they never said and distribute it on the internet. This results in loosing social trust, making confusion, and harming people’s reputation. Several countermeasures have been proposed to tackle this problem, from using hand-crafted features to using convolutional neural network. Some countermeasures use images as input and other leverage temporal information in videos. Their output could be binary (bona fide or fake) or muti-class (deepfake detection), or segmentation masks (manipulation localization). Since deepfake methods evolve rapidly, dealing with unseen ones is still a challenging problem. Some solutions have been proposed, however, this problem is not completely solved. In this talk, I will provide an overview on both deepfake generation and deepfake detection/localization. I will mainly focus on image and video domain and also introduce some audiovisual-based methods on both sides. Some open discussions and future directions are also included.
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。
27. このセクションの参考⽂献
G. Hinton, O. Vinyals, J. Dean, “Distilling the Knowledge in a Neural Network”,
arXiv:1503.02531.
準真値の学習により、教師モデルより賢い⽣徒モデルを⽣成
T. Furlanello, Z. C. Lipton, M. Tschannen, L. Itti, A. Anandkumar,
“Born Again Neural Networks”, NIPS workshop 2017.
強くなった⽣徒モデルを教師モデルに格上げする、
「世代交代」によって汎化能⼒を上げる
準真値の活⽤により⼤規模な⾛⾏データセットを⽣成
(物体検出、インスタンス領域分割、⽩線の真値を含む)
F. Yu, W. Xian, Y. Chen, F. Liu, M. Liao,
V. Madhavan, T. Darrell,
“BDD100K: A Diverse Driving Video Database
with Scalable Annotation Tooling”, arXiv:1805.04687.
SSII2018 佐藤@デンソーITラボラトリ 27
43. 1対1通信と集団通信| 研究の流れ(⼀部)
SSII2018 佐藤@デンソーITラボラトリ
⼀
対
⼀
通
信
2012 2017
集
団
通
信
S. Gupta+, Model Accuracy
and Runtime Tradeoff in
Distributed Deep Learning,
ICDM2016
J. Dean+, Large Scale
Distributed Deep
Networks, NIPS2012
R. Wu (Baidu)+,
Deep Image:
Scaling up Image
Recognition,
arxiv:1501.02876 F. N. Iandola+, FireCaffe:
near-linear acceleration of
deep neural network training
on compute clusters, CVPR 2016
Y. Oyama+ (東⼯⼤・デンソーITラボ),
Predicting Statistics of
Asynchronous SGD Parameters for
a Large-Scale Distributed Deep
Learning System on GPU Supercomputer,
IEEE BigData 2016
Y. You+, arxiv:1709.05011
T. Akiba+, arxiv:1711.04325
Goyal+, arxiv:1706.02677
ResNet-50 ⾼速学習
⾮同期に拡張
既存のネットワークの
学習をほぼ線形で⾼速化
Allreduce
を使った
⼤規模学習
2016
パラメタサーバの
⽊構造化による
通信ボトルネック
回避
DistBelief
43
49. 同期型と⾮同期型| 研究の流れ(⼀部)
SSII2018 佐藤@デンソーITラボラトリ
同
期
型
2011 2017
⾮
同
期
型
J. Dean+, Large Scale
Distributed Deep
Networks, NIPS2012
F. N. Iandola+,
FireCaffe:
near-linear acceleration
of deep neural network
training on compute
clusters, CVPR 2016
Y. Oyama+
(東⼯⼤・デンソーITラボ),
Predicting Statistics of
Asynchronous SGD
Parameters for a Large-
Scale Distributed Deep
Learning System on GPU
Supercomputer,
IEEE BigData 2016
Y. You+, arxiv:1709.05011
T. Akiba+, arxiv:1711.04325
Goyal+, arxiv:1706.02677
ResNet-50 ⾼速学習
⾮同期型 Allreduce
2016
B. Recht+, Hogwild:
A Lock-Free Approach
to Parallelizing
Stochastic Gradient
Descent, NIPS2011
各ノードが
ロックなしに
パラメタを
⾃由に上書き
→学習⾼速化
DistBelief
ILSVRCでは同期型分散が標準的
2012
R. Wu (Baidu)+,
Deep Image:
Scaling up Image
Recognition,
arxiv:1501.02876
同期型 Allreduce
I. Sato+
(デンソーITラボ・東⼯⼤),
Asynchronous, Data-Parallel
Deep Convolutional Neural
Network Training with Linear
Prediction Model for Parameter
Transition, ICONIP2017
A. Krizhevsky+,
ImageNet Classifi-
cation with Deep
Convolutional
Neural Networks,
NIPS2012
マルチGPU
TensorFlow
(2015)
(Downpour SGD)
49
54. ⾮同期型| MPI-Allreduceを使った事例
thread_main
thread_1
thread_2
ネットワーク
スイッチへ
CPU
GPU 1 GPU 2
メモリ ネット
ワーク
カード
PCIe
重み 勾配
SSII2018 佐藤@デンソーITラボラトリ
I. Sato, R. Fujisaki, Y. Oyama, A. Nomura, S. Matsuoka,
Asynchronous, Data-Parallel Deep
Convolutional Neural Network
Training with Linear Prediction
Model for Parameter Transition,
ICONIP2017
Y. Oyama, A. Nomura, I. Sato, H. Nishimura,
Y. Tamatsu, S. Matsuoka,
Predicting Statistics of Asynchronous SGD
Parameters for a Large-Scale Distributed Deep
Learning System on GPU Supercomputer,
IEEE BigData 2016
54
72. 同期型 vs ⾮同期型
更新あたりの
コストの降下量
更新頻度
同期型
最急
降下法
(バッチ)
アソビの短縮
ステイルネスの緩和
通信の隠蔽[1]
通信変数の圧縮[2]
SSII2018 佐藤@デンソーITラボラトリ
[1]⼭崎ら, MPIを⽤いたDeep Learning処理⾼速化の提案, IPSJ SIG Tech Report 2016
[2]⼤⼭ら, ディープラーニングのデータ並列学習における少精度浮動⼩数点数を⽤いた通信量の削減, IPSJ SIG Tech Report, 2017
Y. Lin+, Deep Gradient Compression: Reducing the communication bandwidth for distributed training, ICLR2018
[3] I. Sato+, Asynchronous, Data-Parallel Deep Convolutional Neural Network Training with Linear Prediction …, ICONIP2017
[4] S. Zheng+, Asynchronous Stochastic Gradient Descent with Delay Compensation, ICML2017
[5] A. Gaunt+, AMPNet: Asynchronous Model-Parallel Training for Dynamic Neural Networks. arxiv:1705.09786
パラメタの予測[3]
更新量の補正[4]
パイプライン化[5]⾮同期型
72
78. Oops, not that easy…
計算機の増⼤
バッチサイズの増⼤
コストの降下速度が頭打ち
汎化能⼒が劣化
⼤バッチほど収束に
多数のエポックが必要
O. Bhardwaj & G. Cong, ICLR2017.
A. Krizhevsky, arxiv:1404.5997
P. Goyal+, arxiv:1706.02677
N. S. Keskar+, ICLR2017
CIFAR-10の学習曲線
降下速度が
頭打ち
SSII2018 佐藤@デンソーITラボラトリ 78
79. Oops, not that easy…
計算機の増⼤
バッチサイズの増⼤
コストの降下速度が頭打ち
汎化能⼒が劣化
⼤バッチほど収束に
多数のエポックが必要
O. Bhardwaj & G. Cong, ICLR2017.
A. Krizhevsky, arxiv:1404.5997
P. Goyal+, arxiv:1706.02677
N. S. Keskar+, ICLR2017
CIFAR-10の学習曲線
⼤バッチほど
性能不良
SSII2018 佐藤@デンソーITラボラトリ 79
80. Oops, not that easy…
計算機の増⼤
バッチサイズの増⼤
コストの降下速度が頭打ち
汎化能⼒が劣化
⼤バッチほど収束に
多数のエポックが必要
O. Bhardwaj & G. Cong, ICLR2017.
A. Krizhevsky, arxiv:1404.5997
P. Goyal+, arxiv:1706.02677
N. S. Keskar+, ICLR2017
CIFAR-10の学習曲線
⼤バッチほど
性能不良
深層学習の「のろい」
SSII2018 佐藤@デンソーITラボラトリ 80
81. Sharp と Flat
LB学習があまり汎化しない、直感的な理由
LB: Large Batch
SB: Small Batch
勾配が広範囲に渡って緩い局所解ほど汎化良好。
LB学習では微分の「ノイズ」が相対的に⼩さく、
尖った解に落ちると抜け出せない。
SB学習の収束点は、どのバッチにとっても緩い勾配。
全コストの勾配も広範囲に渡って緩い。
N. S. Keskar+, ICLR2017
SB学習は
それ⾃体が正則化
であると考えてよい
SSII2018 佐藤@デンソーITラボラトリ 81
82. Sharp と Flat | トイ問題
Expected Loss 𝔼 Stochastic Loss
バッチサイズ B 標本数 N=1024
尖った解から
“抜け出しやすそう”
尖った解から
“抜け出しにくそう”
SSII2018 佐藤@デンソーITラボラトリ 82
動画