todo ...

https://github.com/dginev/ar5iv 前提: arxivは投稿時, texをアップロードしなければならない ar5iv: 裏でクローラを回して, latexmlをキャッシュしてるだけっぽい 最終的にHTMLに変換されたものをzipで固めてサーバ上で管理 レンダリング時はzipを展開して独自のCSSで書き換えたものを表示 Rust製 ...

VLN-DUET 概要 localな情報とグラフを用いたglobalな情報の両方を統合してactionを決定する actionが決定されたら, Graphを動的に構築して, 移動先までの最短経路をワーシャルフロイドで探索 各ノードには, viewから得られた特徴量を埋め込み表現として保持する 行動 $a^\pi$は各ノードへの尤度によって表現され, ノ ...

任意のGraphに適応可能な, 汎用Transformer Positional Encodingがラプラシアン行列の固有値で表現される ラプラシアン行列の固有値 $\lambda$は頻度・周波数的な側面を持つ → グラフ上のフーリエ変換・畳み込みでは $\lambda$が使われる (いつかまとめる→todo) todo https://arxiv.org/pdf/2012.09699v2.pdf ...

Open-Vocabulary (任意テキスト入力)な物体検出モデル classifierがCLIP特徴量になっている ...

残差接続が大量にあるの面白い 多分だけど, 真っ黒から真っ黒への変換みたいな無意味な変換によって重みの学習を引っ張られたくないので, クソデカ残差を入れているのだと思う (オキモチ) SwinTransformerのおかげでパラメタ数はかなり減っている ...

探索空間において探索されたことで更新される情報量 情報エントロピー, もしくは方策の対数尤度の期待値と考えればOK $$\displaystyle{H(\pi( \cdot | s_t)) = \sum_{a} {-\pi(a | s)\log\pi(a | s)} = E_{a\sim\pi} \left[ {-\log\pi(a | s)} \right \rbrack}$$ 引用: https://horomary.hatenablog.com/entry/2020/12/20/115439 ...

Actor-Critic型のSoft-Q学習 Soft-Q学習とは簡単に言うと, 報酬 + 方策エントロピーを目的関数に据える学習手法 SAC(Soft-Actor-Critic)の理論的背景はSoft-Q学習からきており、従来の目的関数に方策エントロピー項を加え、より多様な探索を可能にした手法です。 エントロピー項は正則化の役割 ...

ViLBERTとの大きな違いは, ROIのみを入力とする点 ...

WikipediaはMathJaxを使っているので(ホントか？), 画像を新規タブで開けばタイトルにtex表記が記述されている なので, 画像を新規タブで開く→ソースコードを表示→titleタグの部分をコピペすればOK 例 $${\displaystyle \langle S\rangle ={s_{k_{1}}^{e_{k_{1}}}s_{k_{2}}^{e_{k_{2}}}\cdots s_{k_{m}}^{e_{k_{m}}}\mid \exists m\in \mathbb {N} ,(k_{1},\ldots ,k_{m})\in \mathbb {N} ^{m},e_{k_{j}}\in \mathbb {N} ,s_{k_{j}}\in S}.}$$ ...

学術雑誌の影響力を測る指標らしい (そんなのあるんだ) 今年の被引用数を過去2年分のPublicationで割る $\displaystyle {\text{IF}}_{y}={\frac {{\text{Citations}}_{y}}{{\text{Publications}}_{y-1}+{\text{Publications}}_{y-2}}}.$ ...

残差の何がうれしいか？ そのモジュールが特徴量変換器として必要なければスキップすることができる 言い換えれば, 恒等変換が起点となるので, 恒等写像が簡単に実現できる ...

関数 $f(x)$ がリプシッツ連続である $\Leftrightarrow \exist k, \forall x_1, x_2 , |f(x_1)-f(x_2)|\leq k|x_1-x_2|$ 機械学習において, 摂動 $e$を与えた場合の解析に良く用いられるword (ホントか？) すなわち, リプシッツ連続であれば, $|f(x+e)-f(x)|\leq k|e|$ が成り立つので, 摂動に強い分類器であると言える. ...