再帰ニューラルネットワークの応用
1F2-5 囲碁プログラムへのニューラルネットワークの応用について
... が向上したことを確認したので，さらに勝率が向上することが 期待できる．また，性能を向上するために入力データを工夫す ることが考えられる．囲碁においては，棋譜の手以外がすべて 悪手である保証はないので，この教師データの悪手は事実に即 していない．これを改善するためには，悪手についても正しい 情報を持った教師データを使って学習する他ない．囲碁におけ る学習データは一般的に棋譜のみが使われているが，これ以外 ...
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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
... [email protected] ∗1 http://www.watch.impress.co.jp/headline/docs/kyodonews /international/20150227 690503.html 用いられることが多く，既存の NER ではうまく機能しないこ とが多い．また地名辞書中の地名を用いて単純マッチングする アプローチも考えられるが，人々は地名辞書の通りにソーシャ ...
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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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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
... (4P，4CH，4CH-R) の性能を比 較する．図 12 の横軸，縦軸はそれぞれ処理時間と Set 5 の PSNR の平均値である．図より，4CH が Bicubic 法を除い て最も高速であることが分かる．これは，4CH が 1 つの CNN のみで構成されており，さらにその内部のフィルタ サイズが小さいためである．一方で 4CH-R が最も高い ...
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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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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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38 DNTコーティング技報 No.15 技術解説 3 再帰同色反射塗料 ビームライトエース の塗膜構造と反射メカニズム 再帰同色反射塗料 ビームライトエース の 塗膜構造と反射メカニズム Coating System and Reflection Mechanism of Same Color R
... は、電力を必要とせず視認性を向上させるため、省電力 の観点から環境負荷低減となり、塗装するだけで様々 な基材や複雑な形状にも対応できる。特に再帰反射塗 料で施行した塗膜は、光源方向に反射光を戻す特性を 持つため、光源方向から離れれば反射光が戻って来な いので、照明と比較して誤認防止や景観保護となる。こ のような特長から、当社の「ビームライト」シリーズは、高 ...
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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
... 学習到達目標 公共領域における課題に対し、データ分析を用いた課題の深堀から解決策の策定・提言 までの問題解決の一連のプロセスについて、関係者と連携しながら進められる素地の醸 成 講義概要 本講義では、個票データ（擬似データ含む）分析を用いた問題解決の一覧のプロセスを、 ...
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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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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
... 3.3 本手法で用いる素性 3.3.1 予測対象 本研究では，記事の発行時刻の株価を基準値，企業の株価に 影響を与える時間を 15 分以内と仮定し，その期間の株価の動 向を予測した．予測対象は実際のデイトレーダーが株の売買 をするときに意識している利食いや損切りと呼ばれるもので ...
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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 抗と電流の強さ、さらに豆電球の明るさなど、 ...
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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を用いた小規模応用向け高品質規則音声合成システムの研究
... 且つ充分な精度で復元できれば音声合成に応用できる。また、圧縮したパラメータであるので、 小規模な音声合成システムに適している。近年、計算機の飛躍的な処理速度向上と大容量化に伴 って、開′発される音声合成システムは大規模化の一途を辿ってきているが、現在でもカーナビゲ ーションシステムやＰＤＡ等への組込みに小容量・低コストで済む小規模な音声合成システムが必 要とされている。[r] ...
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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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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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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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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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砂時計型ニューラルネットワークを用いた時系列信号の適応的雑音除去
... l.は じめに ユニ ッ ト数 を同数 とし ,中 間層のユニ ッ ト数 を入 力 層お よび出力層 のユニ ッ ト数よ りも少な くした構造 を持つ 131.SNNは 教師信号を入 力信 号と等 しくして 学習 を行 い ,入 力層お よび出力層 よ りも少な い中間 層 のユニ ッ トの出力信 号を利用す る ことによ り ,画 像 ,脳 波な どの情報圧縮 に応用[r] ...
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ニューラルネットワークによる太陽風物理量を用いた地磁気擾乱指数の予測
... [14]RyozoKitajima,RyotaroKamimura,OsamuUchidaand FujioToriumi"ldentifyingImportantTweetsby ConsideringthePotentialityofNeurons",IEICE TRANSACTIONSonFundamentalsofElectronics, Com[r] ...
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