時間遅れ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
... 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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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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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
... 4.1 実験データ 本研究では，ロイターの Machine Readable News をテキ スト情報として用いた．期間は， 2013 年 1 月から 2014 年 6 月 までの 1 年半で，日本語で記載された記事の見出しのみを扱っ た．ロイターの見出しには，そのニュースに関連する企業の証 券コードがタグ付けされている．本実験では，直接企業の株価 に与える影響が強い見出しとして，東証一部に上場している証 ...
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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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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
... そこで，言語の意味的な特徴を扱うために，近年注目を浴び ている 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 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 ...
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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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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
... ４．２．１ モデル設計 ニューラルネットワークモデルとは，人間の脳の情報処理網である神経回路をコンピューター 上で実現するという，エンジニアリング分野で開発された手法である。このモデルの最大の特徴 は，重回帰分析・多群判別関数分析など多変量解析法のように，一定の数式モデルを仮定してそ の係数を推定する，という方法をとらず，モデル自身が変数間の関係を学習していき，自らモデ ...
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時間遅れをもつ常微分方程式の基礎理論入門 (マクロ経済動学の非線形数理)
... るのではなく，周期的な挙動に漸近することが知られている [4] May [6] によると，方 程式 (13) は草食動物の個体数 $x(t)$ の変動を表す数理モデルを与えていて，このときの時 間遅れ $\tau$ は餌となる植物が再生するまでの時間と考えることができるそうである．さら に， May は Nicholson のヒツジキンバエの実験結果と，この方程式の解のグラフをうまく フィットさせている ...
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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 呼ばれ研究が盛んに行われている． ...
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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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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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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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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
... 象とし，1～3 時間予測の再現精度を検証した． 3. ANN 洪水予測モデルの概要 3.1 ANN モデルの概要 本研究では，洪水予測において最も実績例の多い階層型の ネットワークを用いた．ネットワークの構成を図 1 に示す．ネット ワークの学習にはバックプロパゲーション法を用いた． ...
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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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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
... ニューラルネットワークを学習する際に，訓練データに対す る誤差が小さくなり学習が成立した場合であっても，未知の データに対する誤差である汎化誤差が大きくなってしまうこと がある．この性質は訓練データに内在する規則性や特徴の獲得 に影響される．この未知データに対する汎化性によって，学習 したモデルの信頼性や応用可能性などに影響が生じる． ...
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レーダ雨量を考慮したニューラルネットワークによる流出計算
... )I~}氏流 出など、複雑な現象とそれらの相互関係については卜 分に解明されていない。また、これらは多くの場介、 複雑な計:買を必要としたり、対象流域の観測経験を必 要としたりするもので、時間の経過によって符られる 新しい情報に従って、それぞれの流出解析モデルの係 数などを繰り返し修正しながら流出計算をしている のが現状である。 一方、ニューラルネットワークは、動物の神[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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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
... (2)調査内容 記述内容は、「電流」単元の１時間の授業に おいてワークシートに記述されたものを分析の 対象とした。ワークシートは、図1に示したとお りである。この中の「予想」と「わかったこと」 の記述内容の2つを分析した。「予想」は、2本 のニクロム線を直列につないだ場合と並列につ ないだ場合の豆電球の明るさや電流の強さにつ いて予想するものである。 「わかったこと」は、 ...
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