ICLR22 大規模モデルを高速かつ低消費メモリでfine-tuningする新たな手法 HypernetworksのようにTransformerの各層に学習可能なパラメタを挿入する (Adaptation層) しかし，重みを固定するにしてもAdaptation層を学習させるためにはGPUに載せないと意味ないので，結局時間が掛かってしまう ...

OpenAIの提供するGPT-3には何種類かある text-davinci-003 / text-curie-001 / text-babbage-001 / text-ada-001 特にLangChainでは最も性能の良いtext-davinci-003が使用されている． だが，APIは金が掛かるのでなるだけフリーのLLMが使いたい → transformers-openai-api等で偽サーバを建てて，APIのオリジンをすり替えると任意のL ...

はじめに この記事は慶應理工アドベントカレンダー2022の25日目の記事です. ← 24日目 (アドカレが全て埋まってくれて非常に嬉しい！！！) 導入 はじめましての方、はじめまして。2019年に慶應理工へ入学し、その後情報工学科に進学して今現在B4、無事ストレートでの卒業ができそうなYuWdと申します。 この度、なぜか10日程度の ...

はじめに ECCV22のbest paper https://twitter.com/eccvconf/status/1585560616688881664 #ECCV2022 Paper Awards pic.twitter.com/u9awGVCgSr — European Conference on Computer Vision (ECCV) (@eccvconf) October 27, 2022 概要 二つのモデルの挙動を比較することは極めて重要 しかし, それぞれが異なるアーキテクチャにおけるモデルの比較方法は依然として研究が不十分. そこで, この論文では(Partial) Distance Correlationを機械学習に応用する手法を提案. (Partial) Distance Correlation ...

概要 pearsonの相関係数は線形な関係しか捉えることが出来ない. そこで, 点同士の距離を用いたDistance Correlationという相関係数が提案された. さらに, Distance Correlationを拡張し, 内積の期待値が共分散の二乗となるようなヒルベルト空間を定義したPartial Distance Correlationが提案されている. ...

この記事は慶應理工アドベントカレンダー2022の7日目の記事です. ← 6日目 | 8日目 → この記事の読み方/想定読者について ご自由にお読みください。記事自体結構長いので、ご自身の興味のあるところだけ読んでもらっても構いません。目次から気になるところを見てもらえると嬉しいです。(もちろん通しで読んでもらうのが一番嬉しい。) 想定 ...

はじめに この記事は慶應理工アドベントカレンダー2022の1日目の記事です. 導入 はじめましての方、はじめまして。2019年に慶應理工へ入学し、その後情報工学科に進学して今現在B4、無事ストレートでの卒業ができそうなYuWdと申します。 この度、慶應理工アドベントカレンダー2022というものを開催しました！！！ 本アドカレは去 ...

Intro The other day, one of my labmates needed to make a segmentation of Matterport3D. He asked for help, and I got involved in creating the segmentation. However, it turned out to be a real struggle. We were not used to 3D mesh models. After several weeks, we completed the code to create a semantic segmentation image for Matterport3D. How to create Matterport3D segmentation images Matterport3D provides access to 3D segmentation but does not give users an easy way to access 2D. Matterport3D data only provides point clouds and meshes labeled by ground truth, and the user must add color directly to the point clouds and meshes to create 2D segmentations. We, therefore, wrote code using Matterport3DSimulator to place a camera for a given scan_id and viewpoint_id and create a segmentation from the original ply file. When we run our code, we get the following image. (I concatenated the obtained images and converted to a gif) Matterport3DSimulator takes a total of 36 pictures: 12 at the top, 12 at the perimeter, and 12 at the bottom. ...

はじめに NeurIPS22 Few-shotにおける knowledge graph completion task を行う 上図のように, Background KG (knowledge graph)とsupport setが与えられた状態で, Query setのrelationを推論するタスク Connection Subgraph Reasoner (CSR)を提案 Few-shot KG Completion KGは $\mathcal{G} = (\mathcal{E}, \mathcal{R}, \mathcal{T}) $で表される ここで, $\mathcal{E}, \mathcal{R}$はそれぞれentityとrelationで, $\mathcal{T ...

はじめに どうしても手元のM1 MacでKNP・Juman++を動かしたいとき, ごく稀にありますよね. そういうときにパッとDockerfileでも書いて, knpやjumanをDocker上で動かそうとすると, なぜか以下のようなエラーが吐かれることがあります. 1 cc: error: unrecognized command-line option '-m64' とか 1 cannot guess build type; you must specify one ということで, M1 Macでも動く ...

はじめに 競プロを1年以上サボっているYuWdです. 長らく競プロから遠ざかっていたのですが, 今日から気楽に競プロを再開しようと思います. 手始めに今日は, サボり期間で受けていなかったコンテストを解いてみました. (ABC217) しかし, 解いてみた所感として, 思考力とやらはそこまで廃れきってはいないようなのですが, どうやら競プロの" ...

はじめに ICLR22 [paper] 深層学習において, 残差接続は不可欠な存在となりつつある 残差接続により, より深い層数のNNを実現できるようになった 残差接続に対する解釈の矛盾 昨今の研究により残差接続は比較的浅い層をアンサンブルするような効果があるとの見方が強まっている しかし, 「深層」学習という名が体を表す通り, 一般には「層を増やす」ことがモデ ...

はじめに tmuxとは俗に言う端末多重化ソフト(Terminal Multiplexer) のこと. terminalを複数のセッション, ウィンドウ, ペインに分割して使用することができる代物である. ターミナルを終了してもセッションは維持されるので, sshで学習を回す際に便利である. tmuxでは通常のC-dでセッションがexitされてしまうのだが, こ ...