多層のニューラルネットワーク
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
... 学習不足のトレードオフを調節するために，ニューロン単位で の価値を定めることで学習状態を定量化し，認知的側面である 満足化の概念を取り入れたドロップアウトの手法を提案した． その結果．中間ユニットの変化を任意の上位ユニットに分類す るような値を設定することで，学習の際における中間ユニット ...
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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
... DNN の多層化による性能向上より も，過学習による性能低下が発生し，明確な性能向上が見 られなかったと考えられる． ただし，DNN による発話トピック分類器では，Dropout 法を適用することにより，従来手法の最大エントロピー法 よ り 高 い 分 類 正 解 率が 見 られ た ． こ の 原 因 と して は ， Dropout ...
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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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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
... 終身雇用という言葉は，アベグレンの『日本の経営』 （原題 The Japanese Factory 12） ） に出てくる， permanent employment system, lifetime commitment, lasting commitment などの“概念”を監訳 者占部と訳者森が終身雇用と訳したことを起源とする。同訳書第２章のタイトルが“決定的な相 ...
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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
... が明らかになっている．一方，ジオタグが付与されていないも のの，ある場所を一意に表す単語表現（以下，これを地名と定 義する）を含む投稿が少なくない割合で存在することが分かっ ている．つまり，投稿内に含まれる地名を抽出し，その場所を 位置情報に変換することで，ジオタグの代替となる情報を生成 できる可能性がある．自然言語文から地名を抽出するアプロー チは固有表現抽出（ Named Entity ...
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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
... 出し（構文木の根）が発行されたのちに起こる対象企業の株価 の変動に当てはまるラベルの予測を目的とする．学習データの 見出しに対しては，実際の株価動向に基づきラベル付けを行う ことができる．しかし， 3.1 節で述べたように， Socher らの手 法では構文木のラベル付けを行う場合，文のみならず，単語や ...
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共感の多層的なメカニズムの検討─イメージング・ジェネティクス研究から─ エモーション・スタディーズ
... 1999） の 過 程・個人内的な結果には，脳機能が相当すると考え られる。上記のように，共感には感情的側面と認知 的側面があるが，脳損傷患者を対象とした研究か ら，これらの神経基盤はある程度独立していること が示されている（Shamay-Tsoory, Aharon-Peretz, & Perry, 2009）。他者との感情の共有に関して，知覚運 ...
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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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「DataSnapユースケース研究」 多層技術の概要と最適化、実践テクニック
... ロードバランスすると … • サーバーメソッド用クラスのライフサイクルとの兼ね合い – Session (デフォルト) • クライアントアプリケーションからの接続とインスタンスが結びつく • ステートフル ...
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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
... [10] C. Dong, C. C. Loy, K. He, and X. Tang, “Image super- resolution using deep convolutional networks,” Computer Vision and Pattern Recognition, 2014. [11] 大谷 真也，加藤 裕，黒木 修隆，廣瀬 哲也，沼 昌宏， “4 ...
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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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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
... 4.2 アンサンブル学習モデルによる再現計算 学習用の 12 洪水データを用いてアンサンブル学習を行った． アンサンブル学習の方法として Bagging や Boosting といった手 法があるが，本研究ではより単純に，学習用 12 洪水から 1 事 例ずつ除いた 11 洪水からなるデータセットを 12 個用意した． それぞれのデータセットより，12 個の学習器を作成した．各学習 ...
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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よる生徒の大地の変化に関する連想記憶モデル
... この「データ1」について、Excelを用いて、 品詞の①記号、②助詞、③助動詞、④接続詞、 ⑤未知語、⑥フィラーと、「茶筌」の文末記号 「EOS」の単語を削除し、このデータを「データ 2」とする。「データ2」について重複している 単語を除き、各単語とその単語の度数を出力す るマクロを作成した（図3参照）。この出力結果 を「データ3」とする。この「データ3」につい て、 ...
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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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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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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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1F3-1 エネルギベースドモデルを用いた強化学習のための多層パーセプトロン構造
... [7]，こ の枠組みでは方策はエネルギ関数を用いた Boltzmann 分布で 表される．エネルギ関数に基づく方策表現を用いた先行研究で は特に restricted Boltzmann machines (RBMs)[6] をベース にした手法が主に用いられてきた．RBMs を関数近似器に用 いる強化学習手法には価値関数をエネルギベースドモデルに おける自由エネルギで近似する価値関数ベースの手法 ...
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エネルギー関数を用いたニューラルネットワークによる電力系統過渡安定度推定
... 1 .まえがき 電力系統は大規模，複雑化し，大容量発電所は負 荷中心点から遠方になり，送電線は長距離化してい る。このような状況におわて，故障によっては脱調 を引き起こし，さらに大規模な停電事故にまで波及 することが懸念される。より高品質な電力を供給す るために，想定された事故に対する正確な安定度が 求められている。しかし，過渡安定度の計算は，刻 み時間ごとに連立微分[r] ...
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