2018年04月14日に初出の投稿

Last modified: 2018-04-14

We propose a new learning paradigm called Deep Memory. It has the potential to completely revolutionize the Machine Learning field. Surprisingly, this paradigm has not been reinvented yet, unlike Deep Learning. At the core of this approach is the \textit{Learning By Heart} principle, well studied in primary schools all over the world.

Inspired by poem recitation, or by π decimal memorization, we propose a concrete algorithm that mimics human behavior. We implement this paradigm on the task of generative modeling, and apply to images, natural language and even the π decimals as long as one can print them as text. The proposed algorithm even generated this paper, in a one-shot learning setting. In carefully designed experiments, we show that the generated samples are indistinguishable from the training examples, as measured by any statistical tests or metrics.

MemGEN: Memory is All You Need

最近は大きなイベントになっていないので、なかなか気づかない人がいるんだな。まぁ、submission date だけでは気づかないってことはあるから、ちゃんと論文の冒頭を読みなさいってことだ。

だいたい、筆者たちが騒いでるようなことも(可能ならシミュレーションの成果として)実現しようとしているのが人工知能という研究分野そのものなんだから(笑)。もしプロパーであれば abstract に書かれている内容だけで論旨がおかしい(あるいは論点先取になってしまっている)と気づかなければいけない。

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