再帰型ニューラルネットワーク
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
... され， 「 14 年」と「 15 年」のどちらが「黒字」であるかなどの 情報が失われてしまう．よって，投資に有益な情報を抽出する 事ができない． そのため本研究では，ニュース記事を単語の係り受け構造が考 慮された構文木で表現する．そして，テキストの係り受け構造を 捉えるため，再帰的ニューラルネットワーク（ Recursive Neural Network; RNN ）を感情分析へと応用したモデル ...
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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
... 終身雇用にはメリットもデメリットも存在し，一概に終身雇用継続が良いとも悪いとも言えな いことは事実である。しかし筆者は高いモラールとコミットメントという安定雇用によるメリッ トは非常に大きく，またそのメリットは終身雇用，少なくとも長期雇用でなければ得られないメ リットである点に注目している。日本企業の強みの１つとして，すべての従業員が創造性を発揮 できる組織としての能力，つまり一部のトップの能力の高さではなく一般従業員の能力の高さが ...
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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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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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レーダデータを用いたニューラルネットワークによる発電用ダム上流域の地上雨量分布推定
... まえがき 発電用ダム上流域において賦与される水資源をでき る限り無駄なく電気エネルギーに変換利用するために， 降雨によるダム流入量増加を精度良く予測する必要が ある。日常の給電業務における流量予測手法としては 単位図法 1 ) ，タンクモデル法 2 ) ，貯留関数法めなどが用 いられている 4 ) 。先に，筆者らは出水伝達関数の考え 方に基づいたニューラルネットワークに[r] ...
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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
... 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，複雑な入出 力関係をモデル化できる能力を持つ．しかし，2000 年代前 半までは，層の数が多くなった場合に，効率的にネットワ ...
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九州大学学術情報リポジトリ Kyushu University Institutional Repository ポーランド語の与格を伴う非人称再帰構文 : フランス語の受動的再帰構文との対照において 井口, 容子広島大学大学院総合科学研究科 : 教授 Iguchi, Yoko Graduate S
... 与格非人称再帰構文の意味的特徴は以下のようにまとめることができる。与 格の指示対象が行為者として参与している出来事ではあるが，当人の意志をは なれて，あたかも自然発生的にその事態が生じたかのようにとらえられている のである。（ 7 ）を例にとると，「よく働ける，あるいは仕事が気持ちよくでき る，そういう事態が Janek（与格：Jankowi）において生ずる」ということにな る。過去時制におかれている（ 6 ...
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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 データから構築したニューラルネットワーク言語モデル（ NNLM ）を ...
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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
... 連絡先 : 高橋達二 , 東京電機大学 , 350-0394 埼玉県比企郡鳩山 町石坂 , 049-296-5416, [email protected] 2. 多層パーセプトロン 階層型ネットワークは与えられたデータが入力層へ入力さ れ，ユニット同士が繋がっている結合荷重によって信号を変化 させながら順に前進し各ユニットで処理が行われる．そして， 最終的に出力層から処理の結果が出力されるようなネットワー ...
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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. はじめに 近年，ディジタルカメラ，携帯型情報端末， 4K テレビ など，あらゆる映像機器の高解像度化が進んでいるが，高 解像度の表示機器に低解像度の画像を入力する際には，何 らかの解像度変換技術が必要となる．従来の線形フィルタ による補間法では，拡大後の画像にボケやジャギーといっ た画像の劣化が生じる問題がある．一方，元の画像に含ま れない高周波成分を推定・復元する技術は，「超解像」と ...
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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
... 科目区分 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 たパラメトリックなフィッティングから、特徴量自身を未知のものとして、データから ...
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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
... 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，生成文間の語彙の 一貫性などから生じる不適切な訳出が問題視されてい ...
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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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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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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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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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砂時計型ニューラルネットワークによる時系列信号の最大パワー周波数成分の抽出
... We made clear the extraction properties of frequency components in time series signals for Sandglass Neural Net、 vork This Sandglass Neural Network with two hidden units can extracts max[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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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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