プライバシー FriendlyCore:集約時の誤差を低減する新規差分プライベートフレームワーク(2/2)
１．FriendlyCore:集約時の誤差を低減する新規差分プライベートフレームワーク(2/2)まとめ・FriendlyCoreは従来アルゴリズムと比較してパラメータの大きな値でより良いパフォーマンスを発揮する・FriendlyCoreはサ...
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AI関連その他 2022年のGoogleのAI研究の成果と今後の展望～その他の先進的なアルゴリズム編～(1/2)
１．2022年のGoogleのAI研究の成果と今後の展望～その他の先進的なアルゴリズム編～(1/2)まとめ・堅牢なアルゴリズム設計はGoogle全体のシステム特に機械学習と人工知能モデルの屋台骨となっており優先度が高い・教師、半教師あり、学...
モデル CMT-DeepLa：パノプティックセグメンテーションをクラスタ問題として考える(2/2)
１．CMT-DeepLab：パノプティックセグメンテーションをクラスタ問題として考える(2/2)まとめ・マスクtransformerをクラスタリングの観点から再定義すると性能と解釈可能性が大幅に向上・kMaX-DeepLabは修正が簡単でテ...
モデル CMT-DeepLa：パノプティックセグメンテーションをクラスタ問題として考える(1/2)
１．CMT-DeepLab：パノプティックセグメンテーションをクラスタ問題として考える(1/2)まとめ・パノプティックセグメンテーションは車や人等の実体と雲や道路等の意味的存在を同時に扱う・従来はインスタンスセグメンテーションとセマンティッ...
学習手法 DALL-E 2がセンシティブな画像を生成しないようにするための工夫(3/3)
１．DALL-E 2がセンシティブな画像を生成しないようにするための工夫(3/3)まとめ・DALL-E 2の前バージョンでは、学習用の画像をそのまま再現してしまうことがあった・使いまわされた画像は単純な画像やデータセット内で重複している画像...
プライバシー 実用的な差分プライベートクラスタリング(2/2)
１．実用的な差分プライベートクラスタリング(2/2)まとめ・プライベート・クラスタリング・アルゴリズムの前処理は通常と異なるので留意が必要・今回のアルゴリズムは全てのデータポイントが収まるような半径の入力が必要・半径が正確である必要はないが...
プライバシー 実用的な差分プライベートクラスタリング(1/2)
１．実用的な差分プライベートクラスタリング(1/2)まとめ・k-meansクラスタリングは機密性の高いデータセットを処理する際は問題がある・データポイントが他と大幅に離れていると単一のクラスタを構成してしまうため・差分プライバシー方式でk-...
データセット TracIn：トレーニング事例の影響を推定する簡単な方法(2/2)
１．TracIn：トレーニング事例の影響を推定する簡単な方法(2/2)まとめ・TracInはクラスタリングアルゴリズム内の類似性関数として使用可能・TracInは「SGD(またはSGDの亜種)を使用してトレーニングしている事」以外に条件がな...
ビッグデータ arxiv.orgの人工知能の論文を分類したい（５）
１．arxiv.orgの人工知能の論文を分類したい（５）・Computer Vision and Pattern Recognitionの概要に対象を絞って単語の数を数えてみる・sklearn.feature_extraction.text...
入門／解説 arxiv.orgの人工知能の論文を分類したい（１）
１．arxiv.orgの人工知能の論文を分類したい（１）まとめ・人工知能の論文が発表される数は日に日に増えている・最も勢いのあるarxiv.orgでは一日当たり数十を超える人工知能の論文が投稿される・現状、６つのカテゴリに分類されているがも...