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Morpho Tech Blog•1年前

A Brief Survey of Schrödinger Bridge (Part I)

こんにちは、CTO室リサーチャーの長山と申します。 モルフォでは毎週金曜日に持ち回りで論文紹介等を行うJournal Clubという取り組みを行っています。 今回は、私がその場で発表したSchrödinger Bridge（シュレーディンガー橋; SB）という確率論的生成モデルスキームの解説スライドを公開いたします。 Stable DiffusionやMidjourneyに代表されるような画像生成AI手法は、ここ一年間で目覚ましい発展を遂げたことは記憶に新しいと思います。 その原動力となった基礎技術の一つが拡散モデル（Diffusion Models）です。 拡散モデルとは、データからノイズへ…

#AI#機械学習#技術#拡散モデル#Diffusion Model#最適輸送#Optimal Transport

関連ブログ

Findy Engineer Lab•15日前

最適輸送が好きな6つの理由

こんにちは。Sansan株式会社 技術本部 研究開発部の大田尾 匠と申します。普段は、営業DXサービス「Sansan」でメールから氏名や会社名などの名刺相当の送信者情報を抽出する「メール署名取り込み」という機能の性能改善に取り組んでいます。メールは過去のスレッドも含めるとテキスト長が膨大になることや、複数人の情報が含まれていることもあり、その中から送信者情報のみを抽出するのは簡単ではなく、アルゴリズムに工夫し甲斐がある面白い問題です。この記事では、私が学部・修士の時に研究していた「最適輸送 （Optimal Transport）」という手法について紹介します。最適輸送は、物流の最適化をするとい…

Quant-ish•3ヶ月前

MOT: A Mixture of Actors Reinforcement Learning Method by Optimal Transport for Algorithmic Trading (arXiv:2407.01577)

題名: MOT: A Mixture of Actors Reinforcement Learning Method by Optimal Transport for Algorithmic Trading 著者名: Xi Cheng, Jinghao Zhang, Yunan Zeng, Wenfang Xue 発行年: 2024年7月3日 arxiv.org 概要 この論文は、アルゴリズム取引における強化学習（RL）手法を改良するために、複数のアクターと最適輸送（Optimal Transport, OT）アルゴリズムを組み合わせたMOT（Mixture of Actors Reinfor…

やったことの説明•4ヶ月前

Entropic neural OT via diffusion process の実装

はじめに 今回は Entropic Neural Optimal Transport via Diffusion Processes (Gushchin+, Neurips2023)について，アルゴリズムを理解することを目的として実装します． 公式の実装はこちらにあります． 最適輸送と拡散モデルの関係については，こちらやこちらがわかりやすかったです． この論文で提案されているEntropic Neural Optimal Transport (ENOT)では，最適輸送に基づく生成モデルのために，エントロピー正則化つきの最適輸送を拡散モデルっぽいモデル(シュレディンガー橋)を使って解いています．…

Safie Engineers' Blog!•4ヶ月前

CVPR 2024 技術動向調査: Best Paper Award Candidates まとめ

はじめに CVPR2024は、コンピュータビジョンとパターン認識の分野における最前線の研究成果を集める国際会議です。今年の論文提出数は11532件で、昨年のCVPR2023から26％の増加を記録しました。その中で採択されたのは2719件、採択率は23.6％です。この中から特に優れた24件の論文が Best Paper Award 候補として選出されました。 本記事では、これらのアワード候補となった論文の概要と、その技術的な特徴を紹介します。最先端の技術動向の理解や、今後の研究開発に役立てていただければ幸いです。

ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ•6ヶ月前

大学で読んだ情報科学関連の教科書

先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼ…