どんなものか
- AIシステムが自分自身の因果関係モデルを構築するように訓練することでAIシステムに対して説明可能性を付与させる手法
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tech diary
Explainability Via Causal Self-Talk
category: papers
Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling
category: papers
どんなものか
- オフライン強化学習の問題においてTransformerをうまく適用させた
- GPTベースのアーキテクチャにより強化学習の問題設定における系列情報（状態、行動、収益…）を予測させることで、ある状態が入力の時に過去の系列情報も加味したうえで次の行動として適切なものを出力できるようにする
- 報酬ではなく収益
- 収益の最大化を目指すためモデルへの入力も収益にする
HyperSTAR: Task-Aware Hyperparameters for Deep Networks
category: papers
どんなものか
- ハイパーパラメータ最適化は与えられたタスクに適応していない（task-agnostic）ため計算効率が悪い
- そこでデータセットとハイパーパラメータから性能の予測をし、ハイパーパラメータの候補にランク付けを行うモデルを提案した
attention-aware learning for hyperparameter prediction in image processing pipelines
category: papers
どんなものか
- ハードウェア画像信号処理（ISP; image signal processing）パイプラインではセンサー信号からRGB画像を再構成し下流タスクに供給する
- ISPの処理ブロックは出力と複雑な相互作用を持つハイパーパラメータの集合に依存している
- ハイパーパラメータのチューニングは手がかかる
- そこでハイパーパラメータ予測ネットワークをパイプラインに組み込んだ
Label Distribution Learning
category: papers
どんなものか
- マルチラベル学習が必要となるアプリケーションのためにLabel Distribution Learning(LDL) という新しい学習パラダイムを提案する
- そのうえで6つのKDKアルゴリズムを提案し評価を行う
- 評価を行うための指標も6つの尺度について提案した
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Non sunt multiplicanda entia sine necessitate
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