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松尾研究室 DL輪読会
Добавлен 3 окт 2021
【DL輪読会 #429 2/3】Behavior Generation with Latent Actions
■ 発表内容
Behavior Generation with Latent Actions
■ 発表者
Tatsuya Matsushima
■ 本勉強会について
Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 このような状況の下、DL Seminarsは、最先端の研究動向の調査を目的とし、論文の輪読会を毎週開催しております.
■Docswell
www.docswell.com/s/DeepLearning2023/ZN11VL-2024-09-05-150417
Behavior Generation with Latent Actions
■ 発表者
Tatsuya Matsushima
■ 本勉強会について
Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 このような状況の下、DL Seminarsは、最先端の研究動向の調査を目的とし、論文の輪読会を毎週開催しております.
■Docswell
www.docswell.com/s/DeepLearning2023/ZN11VL-2024-09-05-150417
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【DL輪読会 #429 1/3】RoboDreamer: Learning Compositional World Models for Robot Imagination (ICML2024)
Просмотров 407 часов назад
■ 発表内容 RoboDreamer: Learning Compositional World Models for Robot Imagination (ICML2024) ■ 発表者 Ryosuke Takanami ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 このような状況の下、DL Seminarsは、最先端の研究動向の調査を目的とし、論文の輪読会を毎週開催しております. ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/K6VVJ7-2024-09-05-150544
【DL輪読会 #428 3/3】Using Left and Right Brains Together: Towards Vision and Language Planning
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■ 発表内容 Using Left and Right Brains Together: Towards Vision and Language Planning ■ 発表者 Hiroshi Yamakawa ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 このような状況の下、DL Seminarsは、最先端の研究動向の調査を目的とし、論文の輪読会を毎週開催しております. ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/57RV18-2024-08-22-125344
【DL輪読会 #428 2/3】Position: An Inner Interpretability Framework for AI Inspired by Lessons from Cognit
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■ 発表内容 Position: An Inner Interpretability Framework for AI Inspired by Lessons from Cognitive Neuroscience ■ 発表者 Yoshimasa Tawatsuji ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 このような状況の下、DL Seminarsは、最先端の研究動向の調査を目的とし、論文の輪読会を毎週開催しております. ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/53G8LD-2024-08-22-124702
【DL輪読会 #428 1/3】Slot Abstractors: Toward Scalable Abstract Visual Reasoning
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■ 発表内容 Slot Abstractors: Toward Scalable Abstract Visual Reasoning ■ 発表者 Haruto Hosoya ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 このような状況の下、DL Seminarsは、最先端の研究動向の調査を目的とし、論文の輪読会を毎週開催しております. ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/ZQR8LJ-2024-08-22-125104
【拡散モデル勉強会 #10】Compositional Abilities Emerge Multiplicatively: Exploring Diffusion Models
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■ 発表内容 Compositional Abilities Emerge Multiplicatively: Exploring Diffusion Models on a Synthetic Task ■発表者 Gouki Minegishi ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 特に、近年画像生成AIなどに用いられている「拡散モデル（Diffusion model）」が急速な発展を見せており、松尾研では拡散モデルに関する勉強会を有志で企画・開催しています。 ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/ZP22E7-2024-09-25-161528
【拡散モデル勉強会 #9】DiG: Scalable and Efficient Diffusion Models with Gated Linear Attention
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■ 発表内容 DiG: Scalable and Efficient Diffusion Models with Gated Linear Attention ■発表者 Jeong Seong Cheol ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 特に、近年画像生成AIなどに用いられている「拡散モデル（Diffusion model）」が急速な発展を見せており、松尾研では拡散モデルに関する勉強会を有志で企画・開催しています。 ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/56VV8E-2024-09-13-144152
【DL輪読会 #427 3/3】DiJiang: Efficient Large Language Models through Compact Kernelization
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■ 発表内容 DiJiang: Efficient Large Language Models through Compact Kernelization ■ 発表者 Yuta Oshima ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 このような状況の下、DL Seminarsは、最先端の研究動向の調査を目的とし、論文の輪読会を毎週開催しております. ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/582GGY-2024-08-08-150623
【DL輪読会 #427 2/3】
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■ 発表内容 Scalable Wasserstein Gradient Flow for Generative Modeling through Unbalanced Optimal Transport ■ 発表者 Daiki Miyake ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 このような状況の下、DL Seminarsは、最先端の研究動向の調査を目的とし、論文の輪読会を毎週開催しております. ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/K3G888-2024-08-08-150726
【DL輪読会 #427 1/3】HarmonyDream: Task Harmonization Inside World Models
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■ 発表内容 HarmonyDream: Task Harmonization Inside World Models ■ 発表者 Masahiro Suzuki ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 このような状況の下、DL Seminarsは、最先端の研究動向の調査を目的とし、論文の輪読会を毎週開催しております. ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/5QR88R-2024-08-08-150814
【拡散モデル勉強会 #8】DiffusionModelによる画像編集
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■ 発表内容 DiffusionModelによる画像編集 ■発表者 Daiki Miyake ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 特に、近年画像生成AIなどに用いられている「拡散モデル（Diffusion model）」が急速な発展を見せており、松尾研では拡散モデルに関する勉強会を有志で企画・開催しています。 ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/5822Y1-2024-08-30-144652
【拡散モデル勉強会 #7】Diffusion Models for Non-autoregressive Text Generation: A Survey
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■ 発表内容 Diffusion Models for Non-autoregressive Text Generation: A Survey ■発表者 Shota Takashiro ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 特に、近年画像生成AIなどに用いられている「拡散モデル（Diffusion model）」が急速な発展を見せており、松尾研では拡散モデルに関する勉強会を有志で企画・開催しています。 ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/K222LM-2024-08-30-143002
【DL輪読会 #426 2/2】Oral 1A Alignment セッションの紹介
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■ 発表内容 Oral 1A Alignment セッションの紹介 ■ 発表者 Kotaro Sakamoto ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 このような状況の下、DL Seminarsは、最先端の研究動向の調査を目的とし、論文の輪読会を毎週開催しております. ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/KL1X4G-2024-08-02-112510
【DL輪読会 #426 1/2】COLD-Attack: Jailbreaking LLMs with Stealthiness and Controllability (ICML2024)
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■ 発表内容 COLD-Attack: Jailbreaking LLMs with Stealthiness and Controllability (ICML2024) ■ 発表者 Kojima Takeshi ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 このような状況の下、DL Seminarsは、最先端の研究動向の調査を目的とし、論文の輪読会を毎週開催しております. ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/ZG1E8X-2024-08-02-111756
【拡散モデル勉強会 #6】Adding Conditional Control toText-to-Image Diffusion Models
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■ 発表内容 Adding Conditional Control toText-to-Image Diffusion Models ■発表者 Itsunori Watanabe ■ 本勉強会について Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。 特に、近年画像生成AIなどに用いられている「拡散モデル（Diffusion model）」が急速な発展を見せており、松尾研では拡散モデルに関する勉強会を有志で企画・開催しています。 ■Docswell www.docswell.com/s/DeepLearning2023/KL1LVQ-2024-08-16-153132
【拡散モデル勉強会 #5】diffusion policyとそのnavigation応用
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【DL輪読会 #425 2/2】Deep metabolome: Applications of deep learning in metabolomics
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【DL輪読会 #425 1/2】KTO: Model Alignment as Prospect Theoretic Optimization （ICML2024 ）
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【DL輪読会 #424 2/2】Data Level Lottery Ticket Hypothesis
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【拡散モデル勉強会 #4】Denoising Diffusion Implicit Models
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【拡散モデル勉強会 #3】SlotDiffusion: Object-Centric Generative Modeling with Diffusion Models
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【拡散モデル勉強会 #2】Bigger is not Always Better: Scaling Properties of Latent Diffusion Models
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【拡散モデル勉強会 #1】Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models
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【DL輪読会 #422 3/3】NN の内部挙動分析のためのCircuit について
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【DL輪読会 #422 1/3】Scaling Monosemanticity: Extracting Interpretable Features from Claude 3 Sonnet
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【DL輪読会 #421 1/1】LangSplat: 3D Language Gaussian Splatting
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【DL輪読会 #420 1/1】Inference-Time Intervention: Eliciting Truthful Answers from a Language Model
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【DL輪読会 #419 3/3】Neural Isometries: Taming Transformations for Equivariant ML
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terrible presentation... such a shallow reading
20:21
世界モデルを正確に作るためには、サンプリングすればするほどよいです。特にロボットなどの3D動作では世界モデルを構築するのに膨大なサンプルが必要です。世界モデル上でのプランニング（モデルフリーでの強化学習に当たる)の精度は、世界モデルがどの程度の精度になっているか（どの程度、実世界を正確に反映しているか)にかかっています。そのため、モデルベースの方が、モデルフリーに比べサンプリング効率がいいとは一概に言えません。 産業用ロボットなどの3D動作では、やはりMuJoCoベースのrobosuiteなどのシミュレータを使用することがベストだと思います。sim2realを実現するためには、産業用ロボット、センサ、その他の環境の構成物がsim上で正確に再現されていることが前提となります。シミュレータの性能向上を期待します。