従来のニューラルネットワークよりも、学習
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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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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(2) ディープラーニング 技術面では ディープラーニングが AI 研究のブレークスルーに 今後 従来の AI には困難だった課題の解決が期待される 技術面では 機械学習技術の一種であるディープラーニングの発展による AI 研究の加速に期待が集まっている 従来の機械学習技術では データ分析に際して
... また、「認識」を得意とするディープラーニングは、人間の判断・動作を代替す る可能性を拡げている。例えば、AI がロボットに実装されることにより、動作環 境や周辺の状況などに係わる、より高度な認識と状況判断が可能になり、そ れをもとに自ら学習し行動を制御・修正・高度化する自律的なロボットへと進 化するものと考えられる。その結果、予め決められたルールの下で制御される ...
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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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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
... せ学習の出力結果が良くなった例を示す．この例では 2-to-2 翻訳モデルが文単位アライメントを間違え前文の 内容を翻訳結果として提示してしまっている．一方で， 混ぜ合わせ学習モデルでは学習時に明示的に文の対応を 教えられているため，訳出する文を正しく選択できたと 考えられる．また，この例では電話をかける対象を前文 ...
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山岳丘陵コースにおける持久性運動 ( サイクリング ) のエナジェティクス 研究報告 山岳丘陵コースにおける持久性運動 ( サイクリング ) のエナジェティクス 学習院大学文学部教育学科佐藤陽治学習院大学計算機センター横山悦郎学習院大学理学部数学科渡辺一雄大阪体育大学梅林薫 目的筆者らは 従来より種
... 山岳丘陵コースにおける持久性運動（サイクリング）の エナジェティクス 学習院大学文学部教育学科 佐 藤 陽 治 学習院大学計算機センター 横 山 悦 郎 学習院大学理学部数学科 渡 辺 一 雄 大阪体育大学 梅 林 薫 ...
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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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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
... 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． ...
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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
... 出する．今回は AE を用いてデータの特徴抽出を行った． AE は入力層，隠れ層，出力層の 3 層ニューラルネットワークで 構成される． AE では，入力層と出力層が同じになるように 隠れ層までの重みを学習する教師なしの学習を行う．これを 実現することで入力層をより少ない層数の隠れ層で表現でき ...
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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
... 。かつて日本的経営三種の神器の１つと言われた終身雇用制 も，最早過去のものである，と一般には信じられている。しかし，日本経済を牽引する原動力で ある日本企業の強みを考えるに，長期雇用の生み出す組織としての力，人材の重要性をここで再 ...
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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
... CNN の学習プロセス に含まれていないため，そのフィルタ係数は最適化されな い．この場合，初段の Bicubic 法は単なる次元拡大に過ぎ ず，高周波成分の生成には関わっていない．拡大後に CNN を動作させることは，メモリコストおよび計算コストの観 点から非常に効率が悪い． ...
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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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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
... 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 関係を表すベクトル同士の差が小さくなることが知られてい る [Mikolov 13] ...
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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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レーダ雨量計を利用したニューラルネットワークによる短期流出計算
... はじめに 雨量から流量への過程は極めて複雑で、流域 内部の表面・中間・基底流出などの現象とそれら の相互関係については十分に解明されていない。 ニューラルネットワークは、動物の神経細胞(ニ ューロン〉を単純な数理モデルで表し、それを多 数結合したものであり、単純に入力と出力の関係 のみを学習させて解を得ようとするものである。 それによって出来るニューラルネットワークは入[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
... られる。「変更の幅」は演算にあたっての任意 のセルの位置に対して結合強度を変更する幅を 入力する。今回は20×20のセルに単語を配置す るので、 3から8くらいまでが妥当と考えられる。 実行を押すと、「現訓練数」に「訓練回数」に なるまでカウントが表示され、演算経過が示さ れる。演算が終了するとデータの下に、後に述 ...
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Rodenstock Photo Optics a brand of the LINOS Photonics GmbH & Co. KG プロのデジタル写真用レンズ デジタル写真は いろいろな意味で従来のアナログ写真よりも優れているといっても良いか も知れません デジタル写真は手間がかからず スピー
... 辺でもシャープネスは十分なので、僅か6ミクロンのピクセルピッチで60メガピクセルまで の高性能センサーの解像力に対応することができます（最大80L/mmのMTFを示したのは そのためです）。像面歪曲の完全な補正、光学計算の中に2mm厚のセンサーカバーを取り ...
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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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