階層型ニューラルネットワーク
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] ...
8
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 ...
22
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
... され， 「 14 年」と「 15 年」のどちらが「黒字」であるかなどの 情報が失われてしまう．よって，投資に有益な情報を抽出する 事ができない． そのため本研究では，ニュース記事を単語の係り受け構造が考 慮された構文木で表現する．そして，テキストの係り受け構造を 捉えるため，再帰的ニューラルネットワーク（ Recursive Neural Network; RNN ）を感情分析へと応用したモデル [Socher 13] ...
4
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 ...
6
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 ...
4
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] ...
87
欲求発達階層型効用関数の試み
... ４．応用可能性 階層型効用関数を応用に用いる際に留意すべきことは，x i が通常の財・サー ビスとは異なるという点である。例えば，食料の消費においても，生存を保障 する最低限のエネルギー摂取の部分は第１階層に属するが，家族や友人と同じ メニューの会食をすることは第３階層の社会への帰属に分類されるであろう。 さらに，他者とは異なる特別で高額の食材の食事を摂るということは，第４階 ...
30
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
Xcellis ワークフロー・ストレージ 科学研究向けマルチ階層型ストレージ・ソリューション |Quantum
... ント 階層オプ ン クラウド・ストレージ StorNex Storage Manager たFlexTier TM S3 S3 Infrequent Access Glacier GovCloud C2S Amazon AWS Microsoft Azure ー ル ストレー ジ LRS ーン ストレージ ZRS ストレージ GRS アク ス ストレージ RA-GRS または Google S3 Cloud ー ス ブ ...
2
Scalar i6000テープ・ライブラリ 科学研究向けマルチ階層型ストレージ・ソリューション |Quantum
... EDLM （拡張データ・ライフ・マネジメント） ：長 期保存、アーカイブ、ディザスター・リカバリー用 に保管されているデータの可用性を確保するた めの iLayer 独自の機能。 StorNext ®. Storage Manager との連携でデータのアーカイブ保護を[r] ...
2
Scalar i500テープ・ライブラリ 科学研究向けマルチ階層型ストレージ・ソリューション |Quantum
... クアンタムの Scalar ® i500 は、ミッドレンジ向けのストレージ環境に対して、高速で 使いやすく、かつ信頼性の高いデータ・プロテクションを提供するインテリジェント なテープ・ライブラリです。 Scalar i500 は、モジュール型の設計と連続的ロボティ クスを結合することにより、業界をリードする優れたスケーラビリティ、性能、および 信頼性を実現します。また、 Scalar i500 は、クアンタムの ...
2
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 ...
6
ブローシャ：クアンタムのストレージへの斬新なアプローチ 科学研究向けマルチ階層型ストレージ・ソリューション |Quantum
... 新しいアーカイブ 今日、データの増大は大きな問題であり、より大きなサ イズがより大量に生み出され、より長期間保持されるよ うになっています。このようなデータをプライマリ・ディス クや従来型のバックアップ・プロセスを使用して保存、共 有、保護することでの管理は維持できなくなってきまし た。アーカイブ（非アクティブなコンテンツをプライマリ・ ストレージから安価なストレージ層へと移動すること）は ...
40
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] ...
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
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] ...
6
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
... 業実践や授業改善の情報を得るには、クラス全 体の傾向をとらえる必要がある。しかし、一人 一人の記述内容を分析し、傾向をつかむといっ た定性的分析では時間を要するといった問題点 がある。 そこで、本研究においては、クラス全体の子 どもの記述内容の論理的、科学的側面について 評価する方法を開発することを目的とした。 Ⅲ 方法 1.記述内容の調査 (1)調査対象 調査[r] ...
7
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] ...
7
流出解析用ニューラルネットワークにおけるリカレント構造の考察
... 通常階層型とリカレント型の結果比較 入力値に対する出力値を算出する際，前回算出し た中間層の{直を次の計算に使用することにより，時 系列処理計算が生まれる。図 2-5 のグラフは，通常 階層型とリカレント型のネットワークによる予測 結果を比較したものだが，雨量が途切れたことによ って流量が一定値になる通常階層型に対して，時系 列を処理するリカレント型は流量の軌跡をとらえ[r] ...
8
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