畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Networks)
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
... 4 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† Yu Kato Shinya Ohtani Nobutaka Kuroki Tetsuya Hirose Masahiro Numa ...
6
JAIST Repository: テキスト分類のための語根レベル畳み込みニューラルネットワークの研究
... 本研究では 3 つの実験が行われる。一番目の実験は文字レベル、語根レベル、 単語レベルが違う学習モデルにおいての性能の考察する。学習モデルは単純ベ イズ、ロジスティクス回帰、サポートベクトルマシン、K 近傍法、畳み込みニュ ーラルネットワーク 5 つある。二番目の実験は、3 つ基礎の手法は特色の異なる コーパスにおいての性能を考察する。実験は畳み込みニューラルネットワーク ...
49
JAIST Repository: テキスト分類のための語根レベル畳み込みニューラルネットワークの研究
... Character level Convolutional Neural Networks Char-CNN achieved good results for text classification, which quantizes text and learns text classification using letters as features.. Howe[r] ...
3
道路リンクの接続関係を考慮した畳み込みニューラルネットワークによる自動車交通量の短期予測の検討
... 畳み込み層の設定は以下に従う．畳み込み層の数を1 から3の3種類，各層のチャネル数を8，16，32の3種類で 変化させる．学習はバッチサイズを100として，60エポ ック行う．表-1と表-2は，各設定におけるMSEとMAEを 表す．これらから，畳み込み層を2層，チャネル数を32 としたモデルがMSE，MAE共に最も低い値となること が分かる．一般的に，パラメータを増やすとモデルの精 ...
10
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
... dations and trends ⃝in Machine Learning (2009). R Available from http://www.iro.umontreal.ca/˜ bengioy/papers/ftml book.pdf [3] 佐藤慎也 : モンテカルロ囲碁へのニューラルネットワーク の応用について．情報処理学会 全国大会， 3P-05 (2015). [4] C.Clark and ...
4
ニューラルネットワークとGAを用いた種子島の翌日電力需要予測
... ニューラルネットワークとGAを用いた種子島の翌日 電力需要予測 著者 高田 等, 園田 克治, 八野 知博 雑誌名 鹿児島大学工学部研究報告 巻 40 ページ 55-58.. 別言語のタイトル Daily Electric Load Forecasting Using ANN and GA in Tanegashima[r] ...
6
JAIST Repository: ニューラルネットワークを用いた旋律概形による作曲支援システムの研究
... 12 3.4 DiscoGAN [6] DiscoGAN (Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks) は通常のフィードフォワードニューラルネットワークには入力データとペアとなる教師デ ータが必要である。しかしながら、入力データをペアとなる教師データが存在しない場合が ある。その場合に DiscoGAN ...
73
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] ...
7
ニューラルネットワークによる太陽風物理量を用いた地磁気擾乱指数の予測
... [14]RyozoKitajima,RyotaroKamimura,OsamuUchidaand FujioToriumi"ldentifyingImportantTweetsby ConsideringthePotentialityofNeurons",IEICE TRANSACTIONSonFundamentalsofElectronics, Com[r] ...
7
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] ...
8
ニューラルネットワークを利用した日本の未観測流域における流況推定
... E-mail:[email protected] 2 正会員 東北大学教授 工学研究科（〒980-8579 宮城県仙台市青葉区荒巻字青葉 6-6-06） E-mail: [email protected] 本研究では日本の未観測流域を対象として，ニューラルネットワークを利用した流況推定手法の構築と 精度検証を実施した．ネットワークの出力値を年流出高 Q year ，豊水流出高 Q 95d ...
7
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] ...
8
エネルギー関数を用いたニューラルネットワークによる電力系統過渡安定度推定
... 1 .まえがき 電力系統は大規模，複雑化し，大容量発電所は負 荷中心点から遠方になり，送電線は長距離化してい る。このような状況におわて，故障によっては脱調 を引き起こし，さらに大規模な停電事故にまで波及 することが懸念される。より高品質な電力を供給す るために，想定された事故に対する正確な安定度が 求められている。しかし，過渡安定度の計算は，刻 み時間ごとに連立微分[r] ...
6
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 ...
9
JAIST Repository: ニューラルネットワークを用いた旋律概形による作曲支援システムの研究
... By processing this series, Generator AB estimates the melody outline prepared more probably, so that the melody is closer to the melody on the better score from the melody outline shap[r] ...
3
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
... 1. はじめに ニューラルネッワークは画像認識における視覚的応用，音声 認識や自然言語処理といった聴覚的応用のように，幅広い分野 で活用されている強力な計算モデルである．ニューラルネット ワークは人間を含めた動物の脳に見られる神経の情報処理構 造をモデル化したものであり，一般には与えられた入力データ とそれに対応する教師信号から，理想となる出力を導き出す処 理を学習するものである．近年では，ニューラルネットワーク ...
4
$R^2$上のファジィ入力を用いたニューラルネットワーク (決定理論とその関連分野)
... 炉上のファジィ入力を用いたニューラルネヅトワーク 創価大学工学部菊池洋 – (Yoichi Kikuchi) 創価大学工学部古川 長太 (Nagata Furukawa) 1.. 一般的に, データの属性値にあ いまいさを含むことは十分に考えられる.[r] ...
9
可積分系によるニューラルネットワークの学習の解析 (離散可積分系の応用数理)
... We see in these results that strong overtraining, which is the increase of generalization error in training, occurs if the model has surplus hidden units to realize.. the target function[r] ...
19
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] ...
2
ニューラルネットワークの手法を用いた吸気ガス組成によるエンジン性能制御とその予測
... The Japan Society of Mechanical Engineers.. NII-Electronic Library Service..[r] ...
6