層を用いた畳み込みニューラルネットワーク文字認識
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
... 評価する指標として，交差エントロピーに基づく評価関数 を使用する． (6) つぎに，評価関数 に対して，重み，バイアス項の各要素 に対する勾配を計算する．この勾配は，back propagation 法 により計算することができる．勾配が計算されれば，勾配 の符号と反対の方向にパラメータを更新していくことで， 評価関数 を最小化することができる．実際には，いくつか ...
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宇宙線生成核種を用いた岩盤の風化と土層の生成に関する速度論
... ある定常厚みの土層下でのサプロライトの削剥 速度は，式（6）において，斜面の傾斜と土層の厚 みを考慮した核種生成率を用いることで求められ る。ここで得られる値が定量化しているものは， 宇宙線が有意に到達する深度に存在する，土層お よびサプロライト最上部を含む範囲での物理的・ 化学的な作用による削剥である。よって，未風化 ...
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２層グラフェンを用いた電子の閉じ込め
... 課題となっている。本研究では、2 層グラフェンの 1 次元的なポテンシャル障壁に 対する電子の透過率を計算することで、電流のオンオフの制御が可能であるかど うかを考えてきた。従来取られていたバンドギャップを生成する方法では、自己遮 蔽効果によって開けられるギャップに上限が存在することで、on/off 比が実用的な ...
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帯水層を用いた空調システムの適切な運用手法に関する研究 [ PDF
... い地層のことを指し、地下水取水の対象となり得る地 層である。帯水層蓄熱システムは、この帯水層を水蓄 熱システムの蓄熱槽のように利用するもので、夜間の うちに冷温水を注水して蓄熱し、昼間に揚水して使用 するシステムである。地下水が豊富に得られることか ら、運用方法を工夫することで、地下水自体が持つ熱 も利用することができる。 ...
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pe lg変異体を用いたトマトのクチクラ層の特性に関する研究
... 5 欠損しているにもかかわらず、病原菌 Botrytis cinerea への抵抗性が高 まることが報告されている（Curvers et al, 2010）。興味深いことに類似の 現象は、前述のシロイヌナズナの att1 変異体（Xiao et al, 2004）、lacs2 変異体（Bessire et al, 2007; Tang et al, 2007）、その他に lcr 変異体 （Wellesen et al, ...
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内包物質を用いて単層カーボンナノチューブの熱伝導性を制御～カーボンナノチューブを用いた熱デバイスに新たな設計指針～
... 実験結果 説明 大西 人特任研究員 志賀拓麿助教 塩見淳一郎准教 授 東京大学 研究チ 分子 ュ ョン 行い ン 包 熱伝導 率 抑制さ カ 検討 そ 結果 密 包さ ン 相互作 用 単層カ ン チュ 生 周期的 ひ 熱伝導率 低 や温度依存 ...
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W-Co合金触媒を用いたカイラリティ制御単層カーボンナノチューブ合成
... Chirality selective growth of single-walled carbon nanotubes using W-Co alloy catalyst.. (W-Co 合金触媒を用いたカイラリティ制御.[r] ...
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画像認識を用いた都市形態の経年変化に関する研究 [ PDF
... 4つに分類し，道路を含め た 5 階調画像データを作成した（表 3）。この時 4 つの街 区は，建物密度の高い方より，中高層街区，低層高密街 区，低層低密街区，田畑・空地地区である。また，これ ら街区を表現する 4つの階調に対しては，各濃度値の配 分状態を適切に評価する必要がある。つまり，この 4 階 調に該当する各画素の濃度値が階調単位で増加， 減少す ...
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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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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
... NNLM を適用する． NNLM では，ある単語をその周 囲に出現する語から予測するようなニューラルネットワークを 学習し，そのニューラルネットワークの各層の重みを単語のベ クトルとする．このように構築したベクトル空間では，意味的 に近い語同士の距離が近くなること，意味的に類似した 2 語 ...
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類似気象データを用いたニューラルネットワークによる翌日最大電力需要予測
... 1.1夏季の翌日最大電力需要予測システム 夏季の予測システムを図 6に示す.ここでは，ニュー ロンの入出力関数は，全てシグモイド関数を用いてい る.入力層に，抽出目前日の最高・最低気温，抽出日 の最高・最低気温，抽出日翌日の最高園最低気温，抽 出日翌日の曜日判定値，拍出日および抽出日前日の最 大電力需要の値を用い，出力層に抽出日翌日における 最大電力需要の値を用いるシス[r] ...
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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
... training では MLP によって， SDA によって次元圧縮された特 徴量を用いてクラス分離するためのパラメータを学習する，こ のとき， MLP のパラメータとして学習率を 0.05 ，バッチサイ ズは 128 として学習を行った． epoch 数は 3 ， 4 層の識別器で 最大 100 ， 5 ...
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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
... 1: ニューラルネットワークの構成 3.2 相関分析による入力層データの選別 ANN モデルの入力層に用いる観測所を決定するため，B 地 点の水位変化と相関の強い地点を選別した[Maier 2000，一言 2012]．ここでは，B 地点から最も近い水位観測所 C と，流域中 央付近に位置する雨量観測所 D が選別された．B 地点と C 地 ...
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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
... 8. 結論 本研究では階層型ネットワークの最も基本的なネットワーク である多層パーセプトロンに着目し，中間ユニットの調節とそ れによる正解率の変化を確認した．中間層の数による過学習と 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 ...
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3L4-2 DeepLearningによる次元圧縮を用いた時系列行動認識
... した 110 次元データを深層学習で 50 次元に圧縮したものと， 11 次元データを 5 時刻毎にまとめた 55 次元データをそれぞ れ RNN に入力し比較を行った．結果，スタッガー処理を行な わない場合は 96.24% の分類精度であった． 上記の結果と比 ...
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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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図 2 文字認識の流れ 呼ばれる手法が使われている. また文字検出においてもこうし 層が 2 層であったところを 1 層増やし 3 層とした. 畳み込み層 た物体検出と同じ手続きを踏むことで文字の検出を行うことが (conv) とプーリング層 (pool) の括弧内をそれぞれ (カーネルサイ できる
... あらまし 近年, ウェアラブルデバイスなどから体重や血圧などのロギングを行い, 健康管理やログを分析して効率化 を行うライフログと呼ぶ取り組みがある. ライフログとしてウェアラブルカメラなどから画像の形でログが残る場合が あり, この画像中には文字が重要な情報として写っている場合がある. 例としてスーパの商品情報が挙げられる. 価格 ...
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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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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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