はじめに Energy Based Modelを用いて画像からscene graphを生成する手法(フレームワーク)を提案 既存手法は次のようにクロスエントロピーでscene graphを生成する $$\log p(SG|I) = \sum_{i \in O} \log p(o_i| I) + \sum_{j \in R} \log p(r_j | I).$$ このとき, object $O$とrelation $R$が互いに独立に計算されている ここが問題で, 本来なら互いに弱い依存性があるはず し ...

TeamViewerでパスワードがわからなくなった どうやらsshで入れるならパスワードを変更できるらしい sudo teamviewer passwd [password] で任意のパスワード[password]に変更可 1 2 3 teamviewer info sudo teamviewer passwd [password] teamviewer info ...

はじめに rayとは → https://github.com/ray-project/ray 分散並列処理を簡単に書けるフレームワーク ray.remoteは怖い @ray.remoteが付された関数が使用するオブジェクトは, 呼び出される都度内部でray.put()が呼ばれ, データがメモリ上に展開される 若干この仕様が厄介で, ray.get()なんかを使うと, 同じオブジェクトを何度もメモリ上に展 ...

なぜかpycocoevalcapでMETEORの計算が止まる問題 どうやらself.meteor_p.stdin.flush() あたりで止まっているらしい 結論から言えば, 俺の場合キャプションに\nが入っていたせいだった そもそもCOCO captions のキャプション自体結構汚いので注意 変な改行入ってたり, キャプションがなぜか6つあったり ...

はじめに MCMCの一種 目標: ある分布 $\pi(x)$からのサンプリングを行いたい Metropolis-Hastingsアルゴリズム (MH) Hamiltonian Monte Carlo (HMC) Langevin Dynamics (Metropolis-adjusted Langevin Algorithm) Stochastic Gradient Langevin Dynamics (SGLD) の順に見ていくと理解しやすい Metropolis-Hastings Metropolis-Hastingsについては既知のもとする 提案分布 $q(z)$を元に判定関数を用いて受容・棄却を行うMCMC cf. ...

解析力学において, ハミルトニアンとは「系のエネルギーを座標と運動量で表したもの」 系のエネルギー自体を表すため, 時間変化せず時間 $t$に依存しない $\mathcal{K}$を運動エネルギー、 $\mathcal{U}$をポテンシャルエネルギーとして $$H := H(q,p;t) =\mathcal{K}(p)+\mathcal{U}(q)$$ ハミルトニアンの正準方程式 運動ベクトル $p_r$と座標ベクトル $q_ ...

pipreqsという非常に便利なライブラリが存在する pipreqs . だけでimportされているライブラリだけを出力してくれる マジで便利 例 pipreqsを使えばこれが出力される 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ❯ pipreqs . && cat requirements.txt colored_traceback==0.3.0 h5py==3.7.0 matplotlib==3.5.3 nltk==3.7 numpy==1.23.2 Pillow==9.2.0 pycocoevalcap==1.2 skimage==0.0 torch==1.8.2+cu111 torchvision==0.9.2+cu111 tqdm==4.64.0 pip freeze だとこれ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 ...

名詞句「AのB」は意味が多い・曖昧すぎて, 非常に解析しにくい NLP界隈では「AのB」の怖さを徹底的に叩き込まれるらしい 先生曰く, 読み方は ✅ 「エー→のビー」 ❌「エー⤵のビー」 らしい KNPを作った京大黒橋研の論文 国語辞典を用いた名詞句「AのB」の意味解析 名詞に必須格の考え方を持ち込み, 国語辞典から「AのB」の解析=分類を試 ...

分類問題について, 生成モデルで用いられるEnergy Based Modelに基づいた学習手法を提案 一般的な学習 あるNNを $f_\theta(x)$とすると, 出力の $y$番目を $f_\theta(x)[y\rbrack$として, softmaxは以下のように表される $$p_{\theta}(y|{\bf x}) = \frac{\exp{\left(f_{\theta}({\bf x})[y\rbrack \right)} } { \sum_{y^{\prime}}\exp{\left(f_{\theta}({\bf x})[y^{\prime}\rbrack \right)} }$$ ここで, Energy Based Modelでは $$p_{\theta}(\boldsymbol{x},y) = \frac{\textrm{exp}(-E_{\theta}(\boldsymbol{x},y))}{Z_{\theta}}$$ と定義される ...

Energy Based Model 生成モデルによく用いられる 拡散モデルとも関係が深い 分類回帰問題についてはYour classifier is secretly an energy based model and you should treat it like oneを参照 GANやVAE同様, データ $x$は何らかの高次元確率分布 $p(x)$からサンプリングされたものと仮定する EBMでは以下のように確率分布 $p(x)$を仮定し, $E_{\theta}(\boldsym ...

述語項構造とは、何がどうした、という述語とその項からなる構造のことである。 https://pyknp.readthedocs.io/en/latest/usage.html 「述語」に対して, 「項」と「格」が接続されている 引用: https://www.scribd.com/archive/plans?slideshare=true tips 述語項構造はJUMAN++とKNPで取り出せる JUMAN++はRNNベースの形態素解析ツール KNPは構文・格・照応解析システム Pythonからも使える https://pyknp.readthedocs.io/en/latest/ 両者をDockerから使えるように ...

すげえ人 SPICE SPICE: Semantic Propositional Image Caption Evaluation REVERIE REVERIE - Remote Embodied Visual Referring Expression in Real Indoor Environments Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering Sim-to-Real Transfer for Vision-and-Language Navigation など, めちゃくちゃよく見る論文の著者 今はGoogleにいるらしい ...

CVPR22 タスク: KB-VQA 質問画像に含まれていない知識を要する質問に回答するタスク 例えば, 以下のVQAでは, 外部知識=kawasakiを使わないと回答できない 新規性 知識グラフの構築は行わない scene graphを作るのではなく, 画像由来のHead Entity (領域画像)と, 言語由来のTail Entity (後述)について, (entity, relation, entity)のtripletを用い ...