à深いニューラルネットワークの学習は難しい
2. Deep Neural Network に基づく発話トピック分類器の構築 2.1 Deep Neural Network (DNN) DNN とは, 機械学習に使用されるニューラルネットワークのうち, とくに層の数が多いものを指す. ニューラルネットワークは, 層の数を多くすることにより, 複
... に，多層 のネットワークの入力層と出力層に学習データを与えて， back propagation 法により学習する手法が考えられる．しか し，この手法の場合，層の数を増やすほどパラメータの最 適化が難しくなり，適用できる層の数が限定されていた． しかし，近年， 隠れ層のパラメータを入力層から順に更新 ...
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ニューラルネットワークによるマルチエージェントの協調行動の学習に関する研究: University of the Ryukyus Repository
... Title ニューラルネットワークによるマルチエージェントの協 調行動の学習に関する研究 Author(s) 与那覇, 賢; 遠藤, 聡志; 山田, 孝治 Citation 琉球大学工学部紀要(54): 93-100 Issue Date 1997-09 ...
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1J4-OS-13a-5 再帰的ニューラルネットワークによる感情分析モデルを用いた株価動向予測
... 抽出する．そして，それらの見出しのラベルを基に，ラベル毎 の見出し数を集計する．その結果が「 Up 」が 7 件， 「 Neutral 」 が 1 件， 「 Down 」が 0 件だった場合，この中で最も見出し数が 多いラベルは「 Up 」なので，神戸製鋼の「上方修正」という 単語には， 「 Up ...
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終身雇用制 : 再考 - ニューラルネットワークによる財務業績の検証 Revising Japanese Lifetime Employment System: Financial Performance Analysis using Artificial Neural Networks 岡本大輔
... 。これはアングロサクソン型の“権限と責任が明確で個人責任の曖昧領域 の無い”「公式承認モデル」に対して，“個人の職務があいまいで，責任のハッキリしないスキマ 領域が残る”組織モデルである。この「柔軟貸借モデル」では何か問題が起きた時に現場での判 ...
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深い学び を考える 特集２ 2014 年頃から 次期学習指導要領や高大接続改革の て 主体的 対話的で深い学びの実現 という表現が登 議論の中で 初等中等教育における教育改善のキーワー 場した では 主体的 対話的で深い学び とはどのよ ドの一つとして アクティブ ラーニング 以下 AL うな学びな
... ＜図表１＞ のような回答が見られた。書いている理由の 量も質も授業の前と後では全く異なることが可視化でき ている。実際の答えは「Ｂ」なので代表例の答えは不正 解だが、白水教授は「正解か、不正解かということだけ でなく、理解の度合いや躓きまでわかることが重要です。 ...
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講義名 統計 機械学習モデリング 担当教員汪金芳 山崎眞見 単位数期間 曜日 時限科目区分学習到達目標 2 単位 後 水 6 限 専門科目 機械学習の基本である 回帰 分類 モデル選択 ニューラルネットワーク サポートベクトルマシンを初めとする理論を理解する 講義概要 データに潜む有用な情報を数理モ
... 専門科目 学習到達目標 機械学習の基本である、回帰、分類、モデル選択、ニューラルネットワーク、サポート ベクトルマシンを初めとする理論を理解する。 講義概要 データに潜む有用な情報を数理モデル化するため、データから算出する特徴量をデータ が採取されたドメインの知識を最大限に活用して人為的に設定したモデルをベースとし ...
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1H5-5 ニューラルネットワーク言語モデルを用いた口語表現に対応した地名判定システムの構築
... 地名辞書の整備は地理情報システムを構築する上で重要な課題であるが，既存の辞書や手法では，口語的な地名表現 を自動的に地名と判定することは難しい．本研究では Twitter 文書内の単語の並びや構造に着目し，口語的な地名表現 を判定するシステムを提案する．大規模 Twitter ...
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4L1-4 人工ニューラルネットワークにおける満足化を用いた汎化手法
... ンは考慮されず，ニューロンの価値 V j が高いもののみを参照 するため，早い段階で使用するユニットが局所化してしまった ことで，使用回数に大きな偏りが発生してしまったということ が考えられる．全体の結果から，中間ユニットの数による正解 率の大きな差を確認することはできなかった．これは学習する ...
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FIT2016( 第 15 回情報科学技術フォーラム ) RI 出力の畳み込みニューラルネットワークを用いた超解像 Super-Resolution with Four Output Convolutional Neural Networks 加藤裕 大谷真也 黒木修隆 廣瀬哲也 沼昌宏
... [1] は補間 法によりアップサンプリングされた低周波成分画像に対 して高周波成分を加える手法を提案した．低周波成分に対 応する高周波成分については，多くの事例をデータベース 化し，辞書として保持するため，このような手法は事例参 照型超解像と呼ばれる．以来，この枠組の手法は数多く提 案されているが [1] – ...
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「教育課程論」における学習主体の形成と評価活動の試み ─「主体的・対話的で深い学び」のカリキュラム・マネジメント─
... 2 ．教職コアカリキュラムへの対応 2017 年 3 月、幼稚園・小学校・中学校の新学習指導要領が公示された。これに連動する形で、2016 年 8 月、 「教職課程コアカリキュラムの在り方に関する検討会」（文部科学省）が設置された。中央教育審議会答 ...
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... ュニケーションツール」同様、従来の情報化 の延長である。一方、ネットワーク形成は、こ れまで収集することができなかった、もしく は入手が困難であった情報（たとえば同業他 社の保有設備や保有技術、業績などの個別性 の高い情報）を収集することにより、自社に 不足する経営資源を補うことを可能とする相 ...
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ニューラル機械翻訳における 脈情報の選択的利 藤井諒 東北大学工学部電気情報物理工学科 1 はじめに近年, ニューラル機械翻訳 (NMT) の登場および発展により翻訳品質は劇的に向上してきた. しかし, 大量のデータに基づくニューラルネットワークの学習をもってしてもなお, 代名詞の誤訳や省略, 生成
... また， OpenSubtitles コーパスおよび JESC に対する BLEU スコアの分布はそれぞれ図 2 （ a ），（ b ）のように なった．図 2 から，テストデータとして用いたコーパス の種類に関わらず，モデル間のスコアには同様の関係性 が見られることがわかる．混ぜ合わせ学習を行ったモデ ...
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知能科学：ニューラルネットワーク
... 知能科学：ニュー ラルネットワーク 平井 慎一 目次 ニューロンモデル 近似定理 学習 まとめ ニューラルネットワーク ニューラルネットワーク (Neural Network) 信号を扱う基本技術の一つ 深層学習 (Deep Learning) の発展 深層学習 (Deep Learning) アルファ碁で使用 データを与えて，規則を自動獲得 (犬と猫の画像を与えて，犬[r] ...
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ニューラルネットワークによる生徒の大地の変化に関する連想記憶モデル
... 図6 直列つなぎ「予想」の自己組織化マップ 以上の結果から、実験前においては、とくに 並列つなぎについては、科学的な考えとは異な る考えをもっていることがわかるが、実験後に おいては、科学的に正しい考えになっているこ とがわかる。しかし、どちらのつなぎ方におい ても、実験結果からわかったことについては抵 ...
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3L4-4 ニューラルネットワークによる洪水予測の精度向上
... 2.2 予測対象洪水 治水上の重要な河川では，複数の基準地点で洪水予報の発 表基準となる河川水位および危険度レベルが段階的に設定さ れている．もっとも初期の予報レベルとして水防団待機水位が 定められており，水防活動の準備を始める目安となっている．本 研究で対象とする A 川の B 地点では，2001 年 1 月～2014 年 ...
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ニューラルネットワークによるテクスチャ画像のセグメンテーション: University of the Ryukyus Repository
... パラメータを初期化し誤差Ｅを計算 パラメータを変化ざせ誤差11】・を計算 化させ誤差11】・を計算 パラメータを 81⑥ ｌｌＢ ＥＩ ＡＡ △Ｅ＝Iﾛ．－Ｅ Ｍｉ３＜⑪ Iﾛ．－囮 確率Ｐ TAPG Ｖｅ偶 温度Ｔを下げる 温度Ｔ ｎｏ 終了条件 SＴＯＰ P…,(-芋） 図４．sＡのフローチャート ４．シミュレーション結果と考雰： (7) ここで，刀ま温度である．ネ[r] ...
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ニューラルネットワークに基づく電力系統の過渡安定度推定
... ( 1 ， 000MVA ベース)を基準として，軽負荷(70%) から重負荷 (115%) の間で変化させた。また，各々の負荷状 態に対して，故障継続時聞を不安定脱調となるまで 20ms 刻みで変化させた場合のリアプノフ関数の値品 sw ， Epsw を算出した。その結果を図 4に示す。同図において，故障 除去後の系統が安定な場合を O 印，不安定な場合を鯵印で 示す[r] ...
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流出解析用ニューラルネットワークにおけるリカレント構造の考察
... 通常階層型とリカレント型の結果比較 入力値に対する出力値を算出する際，前回算出し た中間層の{直を次の計算に使用することにより，時 系列処理計算が生まれる。図 2-5 のグラフは，通常 階層型とリカレント型のネットワークによる予測 結果を比較したものだが，雨量が途切れたことによ って流量が一定値になる通常階層型に対して，時系 列を処理するリカレント型は流量の軌跡をとらえ[r] ...
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砂時計型ニューラルネットワークによる最適FIRフィルタの構成
... stage The frequency pass band of our FIR f■ ter can be adiusted by varying the number of units in the input iayer So we can set up the frequency pass band very. easily according to the p[r] ...
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レーダ雨量を考慮したニューラルネットワークによる流出計算
... )I~}氏流 出など、複雑な現象とそれらの相互関係については卜 分に解明されていない。また、これらは多くの場介、 複雑な計:買を必要としたり、対象流域の観測経験を必 要としたりするもので、時間の経過によって符られる 新しい情報に従って、それぞれの流出解析モデルの係 数などを繰り返し修正しながら流出計算をしている のが現状である。 一方、ニューラルネットワークは、動物の神[r] ...
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