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コルモゴロフ複雑性

📅 2022/2/25 · ☕ 1 min read

文字列の複雑性を記述することができる例えば A: 010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101 B: 110010000110000111011110111011001111101001000010010101111001 ↑ どっちが複雑と言えるか？ → B Bが複雑だということをどう表現するか. 例えば, 人間であれば「説明が簡単かどうか」を指標にすることができるこれをコンピュータに落とし込めば… [* 出力 $x$ を出力できるプログラムのうち, 最も文字数が短いプログラムの文字数] これをコルモゴ ...

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Squeeze-and-Excitation

📅 2022/2/25 · ☕ 1 min read

Squeeze Global Average Poolingで各チャネルの平均 $z$を取るチャネル数を少しだけ減らす Excitation 各チャネルについて, 平均 $z$から元の次元に戻す ↑チャネルごとにこいつで重み付け何が嬉しいの？空間方向だけでなく, チャネル方向の関係を捉えることが出来る例えば, ある特徴マップと別の特徴マップとで同じような部分に強い反応があれば, それらの関係を ...

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KLダイバージェンス

📅 2022/2/20 · ☕ 1 min read

分布 $p(x), q(x)$ がそれぞれどの程度似ているかを測る指標情報エントロピーの差を計算する $$KL(p||q) = \int_{-\infty}^{\infty}p(x)\ln \frac{p(x)}{q(x)}dx$$ 特徴対称性がないそれゆえ, 距離ではなく「擬距離」と呼ばれるらしい対称性を持たせるために左右反転したものの平均を取ることがある $$D_{JS}(p||q) = \frac{KL(p||q) + KL(q||p)}{2}$$ これをJSダイバージェンスと呼ぶらしい ...

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情報エントロピー

📅 2022/2/20 · ☕ 1 min read

要件確率を用いたいある独立な事象について, 情報量は加法的でありたい → つまり, ある独立な事象 $x, y$ について, $f(x,y) = f(x) + f(y)$ これらを満たすには, 積が加法的になれば良いので, $log$ が使えそうだよって, 情報量を $f(x) = -log(p(x)) $ とするこの”情報量”についての期待値を計算したものをエントロピーと定義する $H[y|x$ = -\sum_{x \in X} p(x) log(p(x)) ] ...

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ラプラシアンピラミッド

📅 2022/2/20 · ☕ 0 min read

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Siamese Network

📅 2022/2/20 · ☕ 1 min read

画像分類：与えられた1枚の画像がどのクラスに属するのかを学習 Siamese Network：与えられた2枚以上の画像が、それぞれ異なるクラスに属するのか同一のクラスに属するのかを学習 https://qiita.com/koshian2/items/a31b85121c99af0eb050 自己教師あり学習ラベル無しデータを用いた教師なし学習の一種例えば指紋認証人 $i$(クラス $i$) の人指し指は一つしかない普通, 教師あり学習は一つのクラスに大 ...

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Sentence BERT

📅 2022/2/20 · ☕ 1 min read

得られる表現の埋め込み空間上での距離的な関係を学習するネットワークを Siamese Networkと言います対照学習とは違う？ SimCLRは対照学習 SimSiamは類似度ベース https://speakerdeck.com/sansandsoc/simsiam-exploring-simple-siamese-representation-learning?slide=4 ...

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subword

📅 2022/2/20 · ☕ 1 min read

なので, 基本的にTransformer本人からすれば「未知語」というものは存在しない subwordとは？普通の単語はそのまま扱い, 固有名詞や数などはサブワードに分割例: “I have a new GPU!” → { ‘i’, ‘have’, ‘a’, ’new’, ‘gp’, ‘##u’, ‘!’ } / “annoyingly” -> {“annoying”, “ly”} これにより, 語彙数の爆発を防ぐ上で「普通の単語」と言ったが, 実装上は,「頻度が高いものはそのまま」「頻度が低いも ...

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PageSpeed Insights

📅 2022/2/19 · ☕ 1 min read

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magnitude

📅 2022/2/19 · ☕ 1 min read

最初にメモリ上に展開するため, めっちゃ速い OOV (Out-of-Vocabulary) に強いらしい似ているOOV同士は近い所に埋め込みたい (1) 似てる単語があったら, その単語に近くなるように埋め込みたい (2) $oov_d(w) = [0.3OOV_d(w)+0.7MATCH_3(3,6,w)$] (1) → 似ている単語は同じ感じにしたい＝ OOV (2) → 似てる単語があったら, その単語に近くなるように埋め込みたい = MATCH 与えられた単語に近い単語上位3つの平均を取る mag ...