理系にゅーす

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アルゴリズム

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1: 2017/03/15(水) 18:50:11.84 ID:CAP_USER9
ゲームプレイを学習しながらスキルを向上させる「DQN」やプロの囲碁棋士を打ち破る「AlphaGo」などの開発で知られるGoogleのAI開発部門のDeepMindが、従来のニューラルネットワークが抱える欠点を解消するために、データを記憶することで連続的に学習できるアルゴリズム「Elastic Weight Consolidation」を開発しました。

Overcoming catastrophic forgetting in neural networks
http://www.pnas.org/content/early/2017/03/13/1611835114.abstract

Enabling Continual Learning in Neural Networks | DeepMind
https://deepmind.com/blog/enabling-continual-learning-in-neural-networks/

ディープラーニングは言語の翻訳、画像分類、画像生成などさまざまなタスクを処理するための最も成功した機械学習技術として知られています。
しかし、ディープニューラルネットワークでは、大量のデータが一度に入力される場合にのみタスクを処理できるように設計されており、ネットワークが特定のタスクを処理するときに、各種パラメーターは、そのタスクのために最適化されます。
このため、新しいタスクが導入されると、ニューラルネットワークがそれまでに獲得した知識は上書きされるという特徴があり、これは「catastrophic forgetting(破滅的忘却、致命的な忘却)」と呼ばれ、ニューラルネットワークの限界の一つと考えられています。

ニューラルネットワークの構造上の限界に対して、人間の脳は段階的に学び、スキルを一つずつ身につけ、新しい課題の解決のためにそれまでの知識を応用することができるという特長があります。
このような「過去のスキルを記憶して新しい課題の解決に応用できる」という人間やほ乳類が持つ学習の特長からインスピレーションを得たDeepMindは、課題解決を記憶して後の課題解決に応用できるニューラルネットワークのアルゴリズム「Elastic Weight Consolidation(EWC)」を開発しました。

続きはソースで

http://gigazine.net/news/20170315-elastic-weight-consolidation/
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引用元: 人工知能の欠点「破滅的忘却」を回避するアルゴリズムが開発される…人間の様に「過去のスキルを記憶→新課題の解決へ応用」が可能に [無断転載禁止]©2ch.net

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1: 2017/02/15(水) 20:09:52.32 ID:CAP_USER9
5万2000人分の生体データを用いた調査で、著しい抜け毛・脱毛につながる遺伝子座(遺伝子の位置)を識別することに成功したことが報告されています。
まだ個人の「はげ」をどうこうする段階ではありませんが、「なぜはげるのか」という遺伝的な原因の解明が進むことが期待されています。

http://i.gzn.jp/img/2017/02/15/genetic-prediction-baldness/snap2282.png
http://i.gzn.jp/img/2017/02/15/genetic-prediction-baldness/snap2283.png

これはエディンバラ大学認識老化・認識疫学センターのSaskia Hagenaars氏と同センターの統計遺伝学者ウィリアム・デイヴィッド・ヒル氏らによって行われた研究で、学術誌・PLOS Geneticsに2月14日に掲載されました。
Hagenaars氏らは、「はげ」に関するゲノム全体の共同研究を行っているイギリスの生体バンクと協力して、40歳から69歳の男性5万2000人のゲノムと健康データを調べました。

その結果、著しい脱毛・抜け毛と結びついた、287の遺伝子座を正確に示すことができました。
また、共通の遺伝的変異に基づいて「脱毛がない」「著しく脱毛する」を識別する予測アルゴリズムも開発したとのこと。

続きはソースで


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            |  彡⌒ミ
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              (γ /:::::::
               し \:::
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http://gigazine.net/news/20170215-genetic-prediction-baldness/
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引用元: 【医療】「ハゲになる遺伝子の位置」を科学者が特定、遺伝的原因の解明へ大きな一歩 [無断転載禁止]©2ch.net

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1: 2017/01/30(月) 08:18:42.28 ID:CAP_USER9
世の中の変化の流れは年々加速している。特にITの進歩は目を見張るものがある。
近年、その潮流のひとつとして挙げられるAI(人工知能)が、さまざまな分野で実用化され始めている。

その背景にあるのが、IoT(モノのインターネット)機器の拡大である。
コンピュータが組み込まれたIoT機器はセンサーによりビッグデータを取り込み、AIがインターネットを介して外部環境を分析する。
機械学習による分析から、音声認識や自動運転、さらにはあらゆる分野で活躍するロボットなどが、付加価値として生まれている。

そのひとつとして注目されているのが、「オルタナティブレンダー(Alternative Lender(AL):従来とは異なる貸し手)」である。
ALは、ビッグデータを活用してオンライン融資を行う新しいタイプの企業のことで、米国を中心に増加している。

ALは、高度な与信判断を驚くほどの速さで行う。
融資の申し込みをオンラインで受け付けると、インターネットからさまざまな関連情報を取得して、AIを活用した独自のアルゴリズムにより融資申し込み企業の信用力や返済能力を調査して融資の可否を判断する。

融資の審査完了までにかかる時間は平均で5分という短時間で、翌日には融資申し込み企業の銀行口座にお金を振り込み、融資に関するプロセスがすべてオンラインで完了する。
融資審査を独自開発したアルゴリズムに一元的に委ねることで、短時間での融資判断を行う革新的なバリューチェーンの創出を可能にした。

続きはソースで

http://biz-journal.jp/2017/01/post_17861.html
http://biz-journal.jp/2017/01/post_17861_2.html
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引用元: 【経済】ついにAI(人工知能)が銀行の牙城を破壊…5分で融資審査完了→翌日振込み、高度な情報収集 [無断転載禁止]©2ch.net

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1: 2016/11/17(木) 22:33:16.90 ID:CAP_USER9
イスラエルの研究チームが、人工知能に「スーパーマリオ」をはじめスーパーファミコンのさまざまなゲームを学習させた。対戦格闘ゲーム「モータルコンバット」では、AI同士に競わせて学習させることにより、AIは人間の成績を上回ったという。

ゲームは、人工知能(AI)をトレーニングする際の理想的なプラットフォームになる。グーグル傘下のDeepMindが開発するAIシステム「DQN」はすでに、アタリのヴィデオゲーム49本をマスター(日本語版記事)し、その半数以上で人間に匹敵、ときには上回るスコアを記録した。

1984年のアタリのゲーム「Montezuma’s Revenge」については、たった4回の試行で解くことができるまでになっている。

さらにDeepMindは現在、リアルタイムストラテジーの「スタークラフト2」に照準を合わせている。

一方、イスラエルでは、電気工学の学生たちが開発したAIが、「Super Nintendo Entertainment System」(SNES、米国版のスーパーファミコン)の名作ゲームたちに挑んでいる。
チームは、「Retro Learning Environment」(RLE)と名づけたマシンに、強化学習を使って「スーパーマリオ」「F-ZERO」「モータルコンバット」「グラディウスIII」、そしてファーストパーソン・シューティングゲーム「Wolfenstein」をプレイさせた。
ピアレヴューを受けていない掲載前の論文において、ナダヴ・ボンカー、シャイ・ローゼンバーグ、イタイ・ハバラの3人は、自分たちのシステムはさまざまなレヴェルでゲームをプレイすることができたと書いている。
研究チームは、アルゴリズムに「報酬」を与えて、ゲームのクリアを促した。ゲームを可能な限り最善の方法でクリアするように、インセンティヴやスコアを追加したのだ。

続きはソースで

http://wired.jp/2016/11/15/ai-play-mortal-kombat/
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引用元: 人工知能、今度は「格闘ゲーム」で人間の達人を上回る [無断転載禁止]©2ch.net

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1: 2016/10/08(土) 15:11:43.66 ID:CAP_USER9
 三菱電機は10月7日、データの特徴を学習して推論処理を行う「ディープラーニング」を自動設計する「ディープラーニング自動設計アルゴリズム」を開発したと発表した。専門知識がなくても、ディープラーニングを活用した人工知能(AI)を短時間・低コストで企業システムなどに導入できるとしている。

 学習データがあれば、独自のアルゴリズムでディープラーニングを自動設計できる。学習データの中から特徴的なデータのみを重複なく抽出することで効率的に適切なネットワークを構築できるという。機器のシステムに依存しないため、使用環境に合わせた高度な推論処理が可能だとしている。

※記事の全文・詳細は、下記ソース元にてご確認ください
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1610/07/news092.html
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引用元: 【技術】三菱電機が、世界初の「ディープランニング自動設計アルゴリズム」を開発 [無断転載禁止]©2ch.net

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1: 2016/08/05(金) 23:45:33.13 ID:CAP_USER9
米メリーランド大学、世界初となる「汎用計算可能量子コンピュータ」モジュールを開発
イオントラップ
http://pc.watch.impress.co.jp/img/pcw/docs/1014/034/01.jpg
PC Watch 佐藤 岳大 2016年8月5日 17:18
http://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1014034.html

 米メリーランド大学は4日(米国時間)、同校の物理学教授Christopher Monroe氏率いる研究チームによる、世界初の「プログラマブルかつ再構成可能な量子コンピュータモジュール」についての論文がNature誌に掲載されたことを発表した。

 ミクロスケールの世界は、古典力学とは原理の異なる量子力学によって支配されており、素粒子の属性は複数の状態が同時に存在する「重ね合わせ状態」にある。
これを「0か1か」だけでなく「0と1」の状態もとれる「量子ビット」(qubit)と呼ぶ情報単位として利用し、並列計算を行なうのが量子コンピュータと呼ばれる。

 従来の量子コンピュータは、量子間の相互作用を用いて(ハードウェア的に)回路を実現しているため、1つのプログラムや固定パターンでの処理のみが可能という仕組みであり、大規模かつ汎用的な量子デバイスの構築には多くの技術的課題を伴う。

 研究チームは、イオントラップ型量子コンピュータにおいて、レーザパルスの照射により外部から量子ビット間の配線を再構成することで、従来の量子コンピューティングアーキテクチャにはない、ソフトウェアを利用した柔軟性を持たせることが可能となったという。

 この技術のキモは、量子アルゴリズムのビルディングブロックである、量子ロジックゲートをドライブするレーザーパルスの最も良好な形状を記録しているデータベースにある。
これらの形状は、通常のコンピュータを使って前もって計算され、新開発の量子コンピュータの「モジュール」が、ソフトウェアでアルゴリズムをデータベースに記録されたパルスへと変換する。

 全ての量子アルゴリズムは3つの基本因子で構成される。
まず、量子ビットが特定の状態に準備され、次にそれが一連の量子論理ゲートへと渡され、最後に量子計測でアルゴリズムの出力を抽出する。

続きはソースで

How it works: The first programmable quantum computer module based on ions
https://youtu.be/eK6g6ozLcVA

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