論文の概要: Virtual Human Generative Model: Masked Modeling Approach for Learning Human Characteristics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10656v2
• Date: Tue, 15 Aug 2023 01:26:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-16 16:18:10.904406
• Title: Virtual Human Generative Model: Masked Modeling Approach for Learning Human Characteristics
• Title（参考訳）: 仮想人間の生成モデル:人間の特性学習のためのマスクモデルアプローチ
• Authors: Kenta Oono, Nontawat Charoenphakdee, Kotatsu Bito, Zhengyan Gao, Yoshiaki Ota, Shoichiro Yamaguchi, Yohei Sugawara, Shin-ichi Maeda, Kunihiko Miyoshi, Yuki Saito, Koki Tsuda, Hiroshi Maruyama, Kohei Hayashi
• Abstract要約: 医療、ライフスタイル、パーソナリティの属性を推定する機械学習モデルである仮想人間生成モデル(VHGM)を提案する。 VHGMは、マスクモデルを用いて訓練された深い生成モデルであり、既知の属性に条件付けられた属性の結合分布を学習する。 医療属性の仮想計測やライフスタイルの仮説検証など,ユーザシナリオを実証するアプリケーションをいくつか提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.523039838543356
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Identifying the relationship between healthcare attributes, lifestyles, and personality is vital for understanding and improving physical and mental conditions. Machine learning approaches are promising for modeling their relationships and offering actionable suggestions. In this paper, we propose Virtual Human Generative Model (VHGM), a machine learning model for estimating attributes about healthcare, lifestyles, and personalities. VHGM is a deep generative model trained with masked modeling to learn the joint distribution of attributes conditioned on known ones. Using heterogeneous tabular datasets, VHGM learns more than 1,800 attributes efficiently. We numerically evaluate the performance of VHGM and its training techniques. As a proof-of-concept of VHGM, we present several applications demonstrating user scenarios, such as virtual measurements of healthcare attributes and hypothesis verifications of lifestyles.
• Abstract（参考訳）: 健康属性、ライフスタイル、パーソナリティの関係を特定することは、身体的および精神的な状態の理解と改善に不可欠である。 機械学習のアプローチは、それらの関係をモデル化し、実行可能な提案を提供する。 本稿では,ヘルスケア,ライフスタイル,パーソナリティに関する属性を推定する機械学習モデルであるvirtual human generative model (vhgm)を提案する。 vhgmは、既知の属性の結合分布を学ぶためにマスクモデルで訓練された深い生成モデルである。 不均一な表型データセットを使用して、VHGMは1,800以上の属性を効率的に学習する。 VHGMとその訓練技術の性能を数値的に評価する。 VHGMの概念実証として,医療属性の仮想計測やライフスタイルの仮説検証など,ユーザシナリオを示すいくつかのアプリケーションを提案する。

関連論文リスト

• SKT: Integrating State-Aware Keypoint Trajectories with Vision-Language Models for Robotic Garment Manipulation [82.61572106180705]
  本稿では、視覚言語モデル(VLM)を用いて、様々な衣服カテゴリーにおけるキーポイント予測を改善する統一的なアプローチを提案する。 我々は、高度なシミュレーション技術を用いて大規模な合成データセットを作成し、大規模な実世界のデータを必要としないスケーラブルなトレーニングを可能にした。 実験結果から, VLM法はキーポイント検出精度とタスク成功率を大幅に向上させることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T17:26:16Z)
• Deep Generative Models in Robotics: A Survey on Learning from Multimodal Demonstrations [52.11801730860999]
  近年、ロボット学習コミュニティは、大規模なデータセットの複雑さを捉えるために、深層生成モデルを使うことへの関心が高まっている。 本稿では,エネルギーベースモデル,拡散モデル,アクションバリューマップ,生成的敵ネットワークなど,コミュニティが探求してきたさまざまなモデルについて述べる。 また,情報生成から軌道生成,コスト学習に至るまで,深層生成モデルを用いた様々なアプリケーションについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-08T11:34:31Z)
• MoVEInt: Mixture of Variational Experts for Learning Human-Robot Interactions from Demonstrations [19.184155232662995]
  我々は,人間-ロボットインタラクション(HRI)のための共有潜在空間表現学習のための新しいアプローチを提案する。 本研究では,情報的潜在空間を用いて,ロボットの動きを正規化するための変分オートエンコーダ(VAE)を訓練する。 VAEにおける人間の観察に先立って情報的MDNを使用するアプローチは,より正確なロボットの動きを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T13:16:12Z)
• Closely Interactive Human Reconstruction with Proxemics and Physics-Guided Adaption [64.07607726562841]
  既存の人間再建アプローチは主に、正確なポーズの回復や侵入を避けることに焦点を当てている。 本研究では,モノクロ映像から密に対話的な人間を再構築する作業に取り組む。 本稿では,視覚情報の欠如を補うために,確率的行動や物理からの知識を活用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T11:55:45Z)
• Recent Advances in Predictive Modeling with Electronic Health Records [71.19967863320647]
  EHRデータを予測モデリングに利用すると、その特徴からいくつかの課題が生じる。 深層学習は、医療を含む様々な応用においてその優位性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T00:31:01Z)
• Large Language Models as Zero-Shot Human Models for Human-Robot Interaction [12.455647753787442]
  大型言語モデル(LLM)は、人間とロボットの相互作用のためのゼロショット人間モデルとして機能する。 LLMは目的のモデルに匹敵する性能を達成する。 シミュレーションされた信頼に基づくテーブルクリーニングタスクのケーススタディを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-06T23:16:24Z)
• UViM: A Unified Modeling Approach for Vision with Learned Guiding Codes [91.24112204588353]
  我々は、幅広いコンピュータビジョンタスクをモデル化できる統一的なアプローチであるUViMを紹介する。 以前のモデルとは対照的に、UViMは全てのタスクに対して同じ機能を持つ。 多様な3つの視覚課題に対するUViMの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-20T17:47:59Z)
• StyleGAN-Human: A Data-Centric Odyssey of Human Generation [96.7080874757475]
  この研究は、データ中心の観点から、"データエンジニアリング"における複数の重要な側面を調査します。 さまざまなポーズやテクスチャを抽出した230万以上のサンプルで、大規模な人間の画像データセットを収集し、注釈付けします。 本稿では,データサイズ,データ分布,データアライメントといった,スタイルGANに基づく人為的生成のためのデータ工学における3つの重要な要素について精査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-25T17:55:08Z)
• Interpretable machine learning for high-dimensional trajectories of aging health [0.0]
  我々は、健康と生存の個人的高齢軌跡の計算モデルを構築した。 身体的、機能的、生物学的な変数を含み、人口動態、生活様式、医学的背景情報に依存する。 我々のモデルは大規模縦型データセットにスケーラブルであり、健康変数間の有向相互作用の解釈可能なネットワークを推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-07T17:42:15Z)
• Evaluating the performance of personal, social, health-related, biomarker and genetic data for predicting an individuals future health using machine learning: A longitudinal analysis [0.0]
  この研究の目的は、個人、社会、健康関連、バイオマーカーおよび遺伝データの相対的貢献を個人における将来の健康の予測因子として識別するために機械学習アプローチを適用することである。 ニューラルネットワークによるディープラーニングとXGBoostという,予測モデル構築に2つの機械学習アプローチが使用された。 その結果、健康関連の指標が将来の健康状態を最も予測し、遺伝データが劣っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-26T12:31:40Z)
• Learning Formation of Physically-Based Face Attributes [16.55993873730069]
  4000個の高分解能顔スキャンを組み合わせたデータセットに基づいて,非線形形態素顔モデルを提案する。 我々のディープラーニングに基づく生成モデルは、アルベドと幾何学の相関を学習し、生成した資産の解剖学的正確性を保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-02T07:01:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。