深層学習（再帰型ニューラルネットワーク）を利用
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 単語列に対してもタスクに応じた何らかのラベルを付与する必 ...
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深層学習をめぐる最近の熱狂
... ト ニューラルネットワークの変種であるLSTM （Long Short- Term Memory） （Gers, Schmidhuber, & Cummins, 2000; Ho- chreiter, Bengio, Frasconi, & Schmidhuber, 2001; Hochreiter & Schmidhuber, 1997）は素子に求めた。層数，ニューロ ...
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深層学習におけるベイズ最適化の高速化
... 一般的によく利用される並列分散手法としては，重みの初期値を変えて複数のモデルを 作り，一番良いモデルを使う手法が有名である．この研究では，ネットワークの内部を並列 化する手法を提案している．各層のニューロン一つに関する計算は，同じ層の他のニュー ...
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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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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
... 終身雇用にはメリットもデメリットも存在し，一概に終身雇用継続が良いとも悪いとも言えな いことは事実である。しかし筆者は高いモラールとコミットメントという安定雇用によるメリッ トは非常に大きく，またそのメリットは終身雇用，少なくとも長期雇用でなければ得られないメ リットである点に注目している。日本企業の強みの１つとして，すべての従業員が創造性を発揮 ...
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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
... 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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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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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
... 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 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 ...
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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
... 学習到達目標 公共領域における課題に対し、データ分析を用いた課題の深堀から解決策の策定・提言 までの問題解決の一連のプロセスについて、関係者と連携しながら進められる素地の醸 成 講義概要 本講義では、個票データ（擬似データ含む）分析を用いた問題解決の一覧のプロセスを、 主にグループワークを通じて実践的な形で学習する。各グループには、ビジネス経験、 ...
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深層学習を用いた学生の受講態度の推定
... などのタスク（競技項目）が与えられ、参加したチームがエラー率の低さ を競うものである。但し、毎年、タスクの内容は変更される。参加チーム は100を超える。2011年までは画像分類のエラー率が30%ぐらいであったが、 2012 年に優勝したカナダのトロント大学のチーム（筆頭著者 Hinton の名前 をとって AlexNet と呼ばれている）がエラー率 ...15.3% ...
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3L4-1 時系列データの異常検出を目的とした深層学習における再構築誤差の利用可能性に関する検討
... ディープラーニングは，近年注目を集めている機械学習の一 つである．これはニューラルネットワークを多層にしたもので あり，データセットの特徴量を自動で抽出することで，高い識 別性能を発揮する．ディープラーニングの層の多さが表現力の 高さを実現しているが，層が多い分，学習にかかる時間が長く， ...
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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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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
... (SRCNN) を提案し，驚異的に画質を向上させ た．この手法では， Bicubic 法によって仮拡大した低周波 成分画像から畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いて，対応する高周波成分画像を生成する．事前学習 においては，低周波成分画像を入力，高周波成分画像を教 師信号とすることにより， end-to-end で ...
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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 を学習するために行う手法として，第 1 に，多層 のネットワークの入力層と出力層に学習データを与えて， back propagation 法により学習する手法が考えられる．しか し，この手法の場合，層の数を増やすほどパラメータの最 適化が難しくなり，適用できる層の数が限定されていた． しかし，近年， ...
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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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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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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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要 旨 題目深層学習による人物検出学籍番号 T 氏名海住嘉希指導教員白井英俊近年 深層学習による画像認識が高い精度で成果を挙げていることで注目されている 本研究では 深層学習によって物体認識を行う三つの手法を用いて実装を行った そして 三つの手法の実装結果から人物検出に焦点をあて これら
... 第１章 はじめに 近年、深層学習による画像認識が高い精度で成果を挙げていることで注目されている。 本研究では、深層学習によって物体認識を行う三つの手法を用いて実装を行った。そして、 三つの手法の実装結果から人物検出に焦点をあて、これらの検出精度と実行時間の比較を 行ったものである。人物検出に焦点をあてた理由は、安全面や防犯面でこのような機器が 使われ始めており、人を検出[r] ...
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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
... RGBDベースの3D物体認識（まとめ） • 基本は2.5次元（１フレームから適用可能）。 • Depth画像はHHAコーディングして、RGB CNNに似た Depth CNNを（Fine-tuning等で）学習するのが一般的。 • 姿勢推定込みの認識によく使われる ...
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