Top PDF 深層学習による最近の進化

深層学習による空中写真を対象とした土地被覆分類の試み

... pix2pix は敵対的生成ネットワーク（GAN: Generative Adversarial Network）の技術を利用した汎用画像変換プログラムである．GAN とは生成器（generator）と識別器（discriminator）から構成されるモデル生成のための枠組みのことで，本物のデータと生成器が生成したデータの ...

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Pi-SAR X2（航空機SAR） × 深層学習による土地被覆分類

... 2 浦塚清峰, “災害とともに進化してきた航空機搭載合成開口レーダ, ” 電子情報通信学会通信ソサイエティマガジン, 10, 3, pp.196–202, 2016. 3 Akitsugu Nadai, Seiho Uratsuka, Toshihiko Umehara, Takeshi Matsuoka, Tatsuharu Kobayashi, and Makoto Satake, “Development of ...

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深層学習をめぐる最近の熱狂

... 生理学の知見に基づけば，網膜視細胞に届いた光信号は外側膝状体を経て第一次視覚野から，さらに高次の視覚情報処理過程へと伝達される。視覚情報処理に関与する領野間の結合は複雑ですべてが解明されたとは言いがたいが，階層構造をなしていることが知られている。すなわち，低次の階層で処理された信号は，高次情報処理を司る階層へと伝達される。このとき，高次視覚野から低次 ...

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計算資源が限られた音声合成システムに用いる深層学習モデルの学習法に関する研究

... 特徴量に外れ値が含まれないようにした．この正規化法は，学習外の外れ値を含む言語特徴量に対して，基本周波数を頑健に予測することを可能にした．FFNN が時間フレームごとに独立して音声特徴量をモデル化することにより合成音声の品質が低下する問題に対して ...

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都市の保全緑地における植物調査への深層学習法の応用

... め，植物園で独自に撮影した 53 種の植物画像を用い，枝葉等の細部情報を補完するため切り抜き画像も元画像と合わせて学習させることにより 99%の確度を得た．これらの手法を用いて，都市における保全緑地の植物種の分類を高い確度で効率的に行うことが本研究の最終目標となるが，そのためには調査緑地の数や季節 ...

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深層学習を用いた系列データ解析に関する研究

... 1.2 本論文の構成本論文の構成を以下に示す．本章では本論文の取り上げる題材に関する背景を述べた．次に第 2 章では準備として本論文が取り扱う系列データの定義と，多クラス分類問題に使われる機械学習の手法について深層学習を中心に述べる．第 3 章では確率的言語モデルについて説明し，Graham Neubig と ...

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2I4-OS-17a-4 海馬-大脳新皮質系に着目した深層学習による記憶モデルの提案

... 子数を有する RBM に対してデータセットを実際に学習させた際の特性から，適切な素子数の 1 つを予測することができる．文献 [ 大澤 15] では， RBM の学習がデータセットに対してエネルギー関数の値が最小化されるように学習することに着目し，エネルギー関数を用いて未学習のデータを検出することが ...

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深層学習を用いた地震を伴う伝搬異常の検出

... そこで本稿では、人工知能による深層学習を用いることにより“地震を伴う伝搬異常”と “地震を伴わない伝搬異常”の分類を行った。深層学習を行うための学習データである VHF 帯放送波データが時系列データであることから時系列連続データの学習に適した再帰型ニ ...

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深層学習とプレイアウトに基づく囲碁アルゴリズム

... ではプレイアウトが実行されるだけではない。深層学習後の盤面評価関数 Value Network を起動して、その盤面を評価する。ノード v でいえば、W v (v) を計算することになる。RocAlphaGo が提供する Value Netrwork では、畳み込みニューラルネットの最終層が全結合ネットワークと双曲線正接関数（hyperbolic ...

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深層学習を用いた学生の受講態度の推定

... Moodle の小テストをスマホで受験させるようにし、半強制的に「スマホを操作している」学生の画像を撮影することが出来た。撮影は、最初、ドライブレコーダーを用いて動画を撮影し、その動画から静止画像を切り出した。しかし、画質的に満足の行くものではなかったので、４Kビデオカメラを使用するように変更した。また、併せて、デジ ...

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量子化結合ニューラルネットワークの深層学習に関する研究

... GPGPU の利用，または FPGA などを用いた専用ハードウェアを用いることで計算時間を大幅に減らすことができるが，このように荷重値の数が膨大になると 1 台のマシンでは現実的な時間で解くことが難しくなる．よって大規模なタスクの計算には複数台のマシンを同時に利用することになるが，マシン間の通信時 ...

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深層学習におけるベイズ最適化の高速化

... 2.2.4 グリッドサーチとベイズ最適化の違いグリッドサーチとベイズ最適化の違いというのは，試していないパラメータを考慮するかどうかである．グリッドサーチでは一定間隔でパラメータを試すのだが，試していないパラメータがあるため，試していないパラメータの中に一番精度が良いパラメータがあ ...

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計算資源が限られた音声合成システムに用いる深層学習モデルの学習法に関する研究

... FFNN の学習法について述べている。従来の GAN による学習法は、時間フレームごとの音声特徴量の生成誤差と識別誤差を用いるため、音声特徴量の系列全体の特徴を捉えることができない。提案する GAN ...

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深層学習を用いた電源制御用フィルタの高速設計システムの構築

... 測設計する⼿法 (3) を提案した。これにより、伝達関数とシミュレーションによって得られた特性を⼀つのデータとして学習させることで⾃動設計モデルを作成し、多様な伝達関数の予測が可能となった。また、所要時間は学習データの作成及び学習のみであり、⼀度学習を⾏えば伝達関数の予測は瞬時に⾏えるた ...

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レーティングシステムを利用した差分進化によるコンピュータオセロプレイヤーの学習 (不確実・不確定性の下での数理意思決定モデルとその周辺)

... レイヤーの順位は，後述する標準 WPC(weighted price counter) を用いる標準プレイヤーと 1 手先読みで対戦を行った結果の得点で決定する．オセロゲームとプレイヤーの行動は最良手が複数ある場合に無作為に選択することを除けば確定的であり，先手プレイヤーの決め方の違いによる 2 ...

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2018/11/30 13:45-14:45 確率場と深層学習に関する第 2 回 CREST シンポジウム深層学習を用いた三次元物体認識産業技術総合研究所人工知能研究センター金崎朝子

... Point Cloudベースの3D物体認識（2/5） SO-Net: Self-Organizing Network for Point Cloud Analysis Jiaxin Li, Ben M. Chen, and Gim Hee Lee. IEEE CVPR, 2018. • 順序不変な自己組織化マップ（SOM）を作り、k近傍探索で点群をSOMノードに割り当てる。点群特徴量はノード毎にMax ...

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深層学習と動体検出を組み合わせた動画からの害獣認識手法

... 合わせた個体数管理のための害獣認識手法を提案し，その適用方法と検証結果について述べた。物体認識と動体検出にはそれぞれ検出が困難なデータがあるが，二つの認識方法を組み合わせることでそれぞれのデメリットを補い合い，検出漏れの無いシステムが期待できる。また，物体認識では学習データの質が検出精度に影響するため， ...

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金属組織観察における深層学習を用いた画像認識技術の研究

... 金属ミクロ組織の粒界の長さに対する粒界上に析出する炭化物の比率は，強度や寿命などの重要な機械的特性と関連性があると考えられている．従来，その比率は専門家自らが写真などから手作業で計測していたため，時間とコストを要していた．金属組織の様相は熱処理時間などで異なるため，画一的なしきい値などで粒界を自動検出することは難しい．このような課題には，近年開発された ...

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JAIST Repository: 組込み機器向け深層学習の最適回路構成手法に関する研究

... Network の実行環境を python 言語にて構築し、標準となる Echo State Network の性能を測定する。この結果を基準に「予測の精度が同等であること、および回路構成が低減されること」が見込まれる方式を適用・性能評価し、これにより HW アーキテクチャに採用する設計パラメータを探索する。具体的には以下のアプローチで HW アーキテクチャ探索を ...

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JAIST Repository: 深層学習囲碁プログラムを用いた場合の手加減に関する研究

... 50%に近い」手を打つことにした．この結果，選択確率の低そうな，“普通に見えない手”というのが散見された．例えば，41 の後の 43 手抜きは一貫性がなく，81～85 なども一貫性を感じず，89 以降 101 まで何手も手抜きしたことも目立ったという感想である． ...

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