序文#
この記事では、I-JEPA について簡単に紹介します。
I-JEPA は、画像の共同埋め込み予測アーキテクチャに基づく自己教師あり学習手法です。
本文#
一、I-JEPA とは何ですか#
I-JEPA は、自己教師あり学習の手法であり、画像の共同埋め込み予測アーキテクチャに基づいており、同じ画像の他の部分の表現から画像の一部の表現を予測することができます。
二、I-JEPA の機能#
各画像について、青い枠の外側の部分はエンコードされ、コンテキストとして予測器に提供されます。予測器は、青い枠内の領域での表現を予測することを期待します。予測器は、どの部分の意味を埋めるべきかを認識し、世界の意味をモデリングするために学習します。
明確に言うと、このモデルは画像のマスク領域の高度な情報を予測するものであり、ピクセルレベルの詳細ではありません。
三、まとめ#
I-JEPA は、画像の既知の領域情報に基づいて未知の領域の意味レベルの予測を行います。プロジェクトでは、I-JEPA が予測した高度な意味情報をデコードするために、別のスケッチ生成器を訓練して、未知の領域の視覚的な予測を得ています。I-JEPA は、特徴抽出器のようなものです。この仕事はdata2vecの仕事と非常に似ているように感じますが、data2vec は異なるタイプのデータ入力を訓練するための汎用フレームワークを導入しています。
「世界モデル」（ほとんどの画像の意味を表現するのに十分なデータを与える）として公式に言及されているため、これは初期の段階での世界モデルを持つ AI と言えます。今後、他のモデルがリリースされる可能性があり、これはその 1 つのモジュールに過ぎません。
最後に#
参考文献：
免責事項#
この記事は個人の学習記録として作成されました。
この記事はHBlogと同期しています。