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Weekly Machine Learning #96

News: Googleが、AutoMLのライブラリを公開。これは機械学習APIの中でも重要な技術だと思っていたので、OSSで出してくるのは驚きです。また、自然言語処理の転移で話題をさらったBERTのモ


November 4 · Issue #96 · View online
All change is not growth, as all movement is not forward. Ellen Glasgow

News: Googleが、AutoMLのライブラリを公開。これは機械学習APIの中でも重要な技術だと思っていたので、OSSで出してくるのは驚きです。また、自然言語処理の転移で話題をさらったBERTのモデルも公開されました。シカゴ美術館のデータセットは、GANやStyle Transferが捗りそうなデータセットです。
Articles: Quality Diversity~は進化戦略を改良するための手法です。進化戦略が勾配法に比べ優位な結果を収めることはいくつか報告があるので、勾配法と並ぶようになる可能性はあると思います。今週はGraph系が多いですが、Towards Efficient~のような計算効率化のテクニックが出てくると普及期に入ってきたのかなと感じます。One-Shot Hierarchical ~は研究自体もすごいですが、それに至るまでのステップが着実に踏まれている点に感心します。
Resources: Writing Code for NLP Researchは、機械学習のコードを書いている方は必見の資料だと思います。スライドは笑いどころも多く、分量は多いですがあまり気になりません。市井の賢者~の資料は、機械学習との関わり方を示唆してくれる良い資料だと思います。PyTorchそろそろ始めたいな、と思っている方はpytorch-tutorialは手短に学べる良い資料だと思います。
Series: 実験で使用するGraph Attention Network Layerの実装に取り組んでいます。実装の際のノウハウ、テスト結果などを書いています。

Google AI Blog: Introducing AdaNet: Fast and Flexible AutoML with Learning Guarantees
GitHub - google-research/bert: TensorFlow code and pre-trained models for BERT
【CC0ライセンス】モネや北斎も!世界の名画52,000枚を無料ダウンロードできるシカゴ美術館 - PhotoshopVIP
車輪の再発明はしない。Game AI Communityが発足!-スクエニ 三宅陽一郎 × DeNA 奥村純- | 人工知能ニュースメディア AINOW
[1807.02397] Quality Diversity Through Surprise
Sequence classification with human attention
[1707.05005] graph2vec: Learning Distributed Representations of Graphs
[1810.13083] GraphIE: A Graph-Based Framework for Information Extraction
[1810.08403] Towards Efficient Large-Scale Graph Neural Network Computing
[1810.09202] Graph Convolutional Reinforcement Learning for Multi-Agent Cooperation
[1810.11043] One-Shot Hierarchical Imitation Learning of Compound Visuomotor Tasks
Reinforcement Learning with Prediction-Based Rewards
Writing Code for NLP Research - Google Slides
KDD2018, AdKDD参加レポート - VOYAGE GROUP techlog
機械学習/深層学習 市井の賢者から学ぶ
dl-imperial-maths/pytorch-tutorial at master · pukkapies/dl-imperial-maths · GitHub
GitHub - bulletphysics/pybullet_robots
ReviewQA: A novel relational aspect-based opinion dataset for machine reading
Reinforcement Learning Algorithm Helps Train Thousands of Robots Simultaneously - NVIDIA Developer News CenterNVIDIA Developer News Center
初めての画像分類コンペでめっちゃ頑張って上位まで行ったが、閾値を攻め過ぎて大爆死した - 俵言
ブートストラップ法で信頼区間を求めるときの注意点 - ほくそ笑む
Tensorflow.jsを用いたブラウザで動く物体認識 - エクサウィザーズ Engineer Blog
Graph Attention Network Layerを実装する Part1 – programming-soda – Medium
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