こんにちは、ヤク学長です。
本日は、ニューヨーク大学のデータサイエンスセンターで2021年春に開講された、Yann LeCun教授とAlfredo Canziani教授による「ディープラーニング」の講義に焦点を当ててみたいと思います。
この講義はZoomを通じて週に一度、実践的なセッションも含めて提供され、その全ての教材がGitHubリポジトリで公開されています。講義内容は、基本的なニューラルネットワークの訓練から始まり、最先端のエネルギーベースモデルやグラフ変換ネットワーク、自己符号化器やGANsまで、幅広いテーマを網羅しています。
今回は、これらの講義が私たちの業界、特に医療と薬学にどのように応用可能か、具体的な事例を交えながら掘り下げていきます。未来の医療技術に一石を投じる可能性を秘めたこの講義に、どうぞご期待ください！
↓講義は以下からクリック
【本記事のもくじ】
Theme 6:グラフ
6－1 グラフ変換ネット
音声認識とは
音声認識（ASR）は、音声データを入力として受け取り、その内容をテキストに変換する技術です。近年、深層学習の発展により、音声認識の精度が飛躍的に向上しました。例えば、電話の自動応答システムや音声入力デバイスに応用されています。
音声認識の進化
特に2012年以降、音声認識技術は大きな進化を遂げました。これは、以下の2つの要因によるものです。
- 大規模データセットの活用：大規模な音声データを使用することで、モデルの精度が向上しています。
- ディープラーニングの導入：従来の手作業で設計された複雑なシステムを、シンプルなディープラーニングモデルに置き換えることができました。
音声認識の課題
現在の音声認識システムは、以下の状況ではまだ課題があります。
- 会話音声：自然な会話では認識精度が低下します。
- バックグラウンドノイズ：周囲の雑音が多い環境では、認識が困難です。
- アクセントや言語のバリエーション：トレーニングデータに含まれないアクセントや言語は、特に認識が難しいです。
CTC（Connectionist Temporal Classification）
CTCは、音声認識システムをトレーニングするための重要な損失関数です。音声認識の課題の1つは、音声の長さと対応するテキストの長さが一致しないことです。CTCでは、すべての可能な整列を考慮し、その中で最も適切な整列を見つける方法を提供します。また、CTCでは”ブランク”トークンを導入し、無音や雑音に対応するフレームを考慮することができます。
ビームサーチデコーディング
ビームサーチは、最も適切なテキスト変換を効率的に見つけるためのアルゴリズムです。ビームサーチでは、ある時点での候補リストを管理し、次の可能な文字を追加してスコアの高いものだけを残していく方法です。
グラフトランスフォーマーネットワーク（GTN）
GTNは、従来の音声認識モデルとは異なり、グラフを使って音声認識のプロセスをモデル化する手法です。この技術は、特にCTCのようなシーケンス基準を効率的に扱うのに適しており、ネットワークが生成する複雑な整列や推論を柔軟に処理します。
GTNの特徴
- グラフの利用：GTNは、音声認識のプロセスをグラフとして表現し、各パスの重み付けや確率を計算します。
- トレーニングとテストの統合：GTNは、トレーニングとテストのプロセスを一貫した方法で扱うことができ、より効率的なモデルを提供します。
- 柔軟な研究開発：GTNを使用することで、データ構造と操作を分離でき、異なるアルゴリズムの比較や開発が容易になります。
方法の紹介
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CTCの計算方法
- 音声データをフレームに分割し、各フレームがどの文字に対応するかを計算します。
- ブランクトークンを活用し、ノイズや無音に対応。
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ビームサーチデコーディングのプロセス
- 各時点で複数の候補テキストを保持し、次のステップで可能な文字を追加。
- 最もスコアの高い候補を選んで最終的な結果を出力。
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グラフトランスフォーマーネットワークの適用
- グラフを使って音声データの整列や推論を処理。
- グラフの操作として、合成や交差、フォワードアルゴリズムなどを使用。
結論
音声認識技術はディープラーニングと大規模データの利用により大きく進化しましたが、まだ多くの課題が残っています。CTCやビームサーチなどの手法を活用することで、これらの課題に対応しつつ、グラフトランスフォーマーネットワークのような新しい技術により、さらなる進化が期待されています。
感想
音声認識の未来は非常に明るく、特にGTNのような新しい技術は、これまで解決できなかった課題を解決する可能性を秘めています。あなたの考えや感想をコメントでお聞かせください。
6-2 グラフ畳み込みネット (I)【前年分】
Graph Convolutional Networksとは？
Graph Convolutional Networks (GCNs)は、グラフデータを扱うための強力な機械学習モデルです。通常の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像や音声などの格子構造を持つデータに最適化されていますが、GCNsは、ユーザー間のソーシャルネットワークや分子構造など、ノードとエッジによって構成されるグラフデータに焦点を当てています。
畳み込みネットワークからGCNsへ
畳み込みネットワークは、画像処理や音声処理で大きな成果を上げました。これは、畳み込み層が、画像や音声データから重要な特徴を抽出することに非常に優れているためです。画像を1000×1000ピクセルのデータと見なすと、これは100万次元の空間の点に対応します。この膨大な情報の中から、畳み込みネットワークは必要な特徴を抽出し、分類や認識の精度を向上させます。
しかし、従来のCNNは、格子状のデータ（例えば画像）に適していますが、グラフデータのような不規則な構造に対応できません。そこで、GCNsが導入され、グラフ構造上での畳み込み操作を可能にしました。
グラフデータの重要性
グラフデータは、ソーシャルネットワーク、脳神経解析、化学分子の構造解析など、多くの分野で重要な役割を果たしています。例えば、ソーシャルネットワークでは、ユーザー同士のつながり（エッジ）や、各ユーザーの投稿内容（ノードの特徴）などをモデル化できます。また、脳の解析においても、異なる脳の領域間のつながりを理解するためにグラフが用いられます。
GCNsを用いることで、これらのデータから重要な情報を引き出し、病気の予測や薬物デザインなどの応用が可能になります。
GCNの基本概念
GCNsは、畳み込みをグラフ上でどのように実行するかに基づいて構築されています。具体的には、スペクトル領域と空間領域という2つのアプローチがあります。
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スペクトルベースのGCNs
グラフのラプラシアン行列の固有ベクトルと固有値を使用して、グラフのフーリエ変換を行い、その上で畳み込み操作を定義します。これにより、グラフデータの周波数成分を利用して情報を抽出できます。 -
空間ベースのGCNs
グラフの各ノードに対して、直接的に隣接するノードからの情報を集約することで畳み込みを実行します。この方法は、テンプレートマッチングに似ており、各ノードの近傍の情報を利用して特徴を学習します。
スペクトルベースと空間ベースの比較
①スペクトルベースGCNsの特徴
- スペクトル領域での畳み込み操作が可能
- 高次の周波数成分を捉えやすい
- しかし、固有ベクトルの計算コストが高く、大規模グラフでは実行が困難
②空間ベースGCNsの特徴
- 直接的な隣接ノードの情報を利用するため計算コストが低い
- ローカルな特徴を捉えやすい
- ただし、全体的な構造を捉えるのが難しい
ベンチマークと課題
GCNsは、多くのアプリケーションで利用されていますが、依然としていくつかの課題が存在します。例えば、従来のデータセットは小規模であり、GCNsの真の性能を評価するには不十分なことが多いです。そのため、新たなベンチマークデータセットが提案され、グラフ分類やノード分類、エッジ分類といった様々なタスクでの性能を測定する取り組みが進んでいます。
また、グラフのエッジが不明な場合や、異なる次元のノードが混在する場合にどのようにGCNsを適用するかといった問題も研究が進められています。
結論
GCNsは、従来の畳み込みネットワークでは扱いにくかったグラフデータに対して強力な解法を提供します。特に、ソーシャルネットワークや脳科学、化学分野での応用が期待されています。今後の課題として、大規模グラフに対する効率的な学習や、異なるタイプのグラフデータに対応する柔軟なアーキテクチャの開発が求められています。
感想
GCNsの可能性は非常に大きく、特に今後の研究が進むことで、さらに多くの分野での応用が期待されます。この記事を通して、グラフデータの重要性やGCNsの基礎を理解していただけたら幸いです。皆さんの感想やコメントもぜひお聞かせください。
6－3 グラフ畳み込みネット (II)
講義の前半では、従来のテンソル（行列）の操作からグラフベースの操作への転換について説明され、特に自動微分やバックプロパゲーションをグラフ上で行う仕組みを示しています。また、ソフトマックス関数やその勾配（ソフトアークマックス）についての技術的な解説も含まれています。
後半では、具体的にGCNs（グラフ畳み込みネットワーク）についての説明に進みます。GCNsの特徴は、グラフの頂点やエッジ上にテンソルを配置し、それらの間でメッセージを伝播するプロセスを構築することです。このメカニズムにより、ノードの特徴やエッジの情報を考慮して予測や分類を行うことが可能になります。
講義の中では、StanfordのCS224W講義（グラフを用いた機械学習）や、その他のリソースにも言及されており、学術的な参考資料を基に、グラフ上での情報処理がどのように行われるかが示されています。
最終的に、この技術はFacebookやTwitterのようなソーシャルネットワークや、分子構造の分析、その他の分野に応用できることを強調し、グラフのスパース構造（まばらな接続）をうまく活用して効率的な処理を行う方法が議論されています。
というわけで、今回は以上です。大変お疲れ様でした。
引き続きで、徐々に発信していきます。
コメントや感想を受け付けています。ちょっとした感想でもいいので嬉しいです。
それでは、以上です。
