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  • Actor-criticアルゴリズムにおけるactorの効率的学習のためのcriticの学習

    横山 裕樹 , 浅田 稔

    … <p>TD学習は価値関数の学習に広く用いられているが,状態空間が連続である場合や環境が非マルコフ的である場合における最適性について,多くの解析がなされていない.本研究では,木村ら(2000)の提案したactor-criticアルゴリズムをもとにして,criticの学習にTD誤差ではなく新たな基準を用いることで,より頑健性の高いアルゴリズムを提案する.また,その有用性について実験的,解析的に評価する.</p> …

    JSAI大会論文集 JSAI2015(0), 1F32-1F32, 2018-07-30

    J-STAGE

  • 匿名化データからのロバスト分類学習とその汎化誤差解析

    小林 星平 , 佐久間 淳

    <p>匿名化のためのデータ変化をロバスト最適化における摂動と解釈し,この摂動について頑健な学習をロバスト最適化により行ったときの期待損失を評価する.これにより我々は線形回帰に対し匿名性とデータ解析の有用性の関係について理論的な解釈を与え,その関係が単純なトレードオフとはならないことを示した.本稿では分類に対しても解析を行い,より表現力の高いモデルでは匿名化データでの学習が有利となる場合 …

    JSAI大会論文集 JSAI2014(0), 2B5OS15b2-2B5OS15b2, 2018-07-30

    J-STAGE

  • 実数値遺伝的アルゴリズムを用いたパラメータ推定における変数選択手法の提案

    小畑 崇弘 , 倉橋 節也

    … <p>本論文では実数値遺伝的アルゴリズム(RCGA)を用いてパラメータ推定をする際の個体集団内の遺伝子の分散に注目する.線形回帰モデルのパラメータ推定にRCGAを用いると遺伝子の分散は標準誤差の2乗に比例する傾向が確認されており,この傾向を利用して変数選択を行うことが出来る.より複雑な非線形モデルでは遺伝子の分散がどのように振る舞うのか,そして分散の傾向を変数選択に活用するための工夫に …

    JSAI大会論文集 JSAI2010(0), 2D31-2D31, 2018-07-30

    J-STAGE

  • 空中機及び陸上機を用いた位置推定システム

    三平 悠磨 , 赤石 美奈 , 堀 浩一

    … また、マーカの配置法や測定順序を変えることによって、提案するシステムによる位置推定の誤差を最小にする方法も提案する。 …

    JSAI大会論文集 JSAI2012(0), 2K1R117-2K1R117, 2018-07-30

    J-STAGE

  • Denoising autoencoderに基づく心室期外収縮を含むRR間隔データ補正

    宮谷 将太 , 藤原 幸一 , 加納 学

    … ムを提案する.提案法をDAE-based RRI modification (DAE-RM)と呼ぶ.PVCを模擬した人工アーチファクトを加えた臨床RRIデータ(PVC-RRI)にDAE-RMを適用したところ,PVCアーチファクトを加える前のRRIデータとの平方平均二乗誤差(RMSE)は,DAE-RMによる補正によって84%改善された.この結果から,DAE-RMがPVC-RRIデータを適切に補正できることが示された.提案するDAE-RMによりHRV解析に基づくより正確なヘルスモニタリングシステムが実現で …

    JSAI大会論文集 JSAI2018(0), 2J304-2J304, 2018-07-30

    J-STAGE

  • 文書用ニューラルネットワークの半教師あり end-to-end 学習

    河東 孝

    … <p>文書に対して分類等を行う場合,Doc2Vec 等の教師なし学習で文書ベクトルを作成した後,これを特徴量として分類等の教師あり学習を行う方法が使われる.この方法で作成された文書ベクトルは分類に必要な情報が不十分で性能が出ないことがある.そこで,分類を行うニューラルネットワークを構成し,この誤差をDoc2Vec 学習時に利用することで,分類に有用な特徴量を作成する end-to-end 学習を試みる.</p> …

    JSAI大会論文集 JSAI2017(0), 4Q13in2-4Q13in2, 2018-07-30

    J-STAGE

  • カラーチャートによるオイルパーム成熟度判別に向けた基礎検討

    皆方 快公 , 小林 一樹 , 田代 晋久 , 脇若 弘之 , 永田 浩一 , ミスロン ノルヒシャム , アリテ ノルアジアナ , 長谷川 拓真 , 二俣 昌樹

    … しかし、判別者の主観によって判別結果に誤差が生じるという問題が生産国で発生している。 … そこで、判別者による誤差を減らすためにカラーチャートを用いる。 …

    JSAI大会論文集 JSAI2018(0), 1K3OS10a03-1K3OS10a03, 2018-07-30

    J-STAGE

  • 機械学習による局地気象予報の試み

    吉兼 隆生 , 芳村 圭

    … 本研究では、観測された降水とモデルによる降水分布特性との関係性を見出し、機械学習を用いてモデル降水の誤差を大幅に低減する手法を開発した。 …

    JSAI大会論文集 JSAI2018(0), 4Pin134-4Pin134, 2018-07-30

    J-STAGE

  • 身体バブリングと再帰結合型神経回路モデルによる道具身体化

    高橋 城志 , 尾形 哲也 , Tjandra Hadi , 野田 邦昭 , 村田 真悟 , 有江 浩明 , 菅野 重樹

    … グに基づいた道具身体化による道具使用を提案する.従来の道具使用は,動作・特徴量・動作生成のための全探索が必要であり,他の道具への適用が困難であった.これらに対して,ヒューマノイドモデルを用いた身体バブリング,人の認知機構を参考にした再帰結合型神経回路モデルと深層学習,予測された最終状態の誤差最小化を行う.評価として物体操作を行い,道具の認識ができていることを確認した.</p> …

    JSAI大会論文集 JSAI2014(0), 1I4OS09a4-1I4OS09a4, 2018-07-30

    J-STAGE

  • 海底水圧データを用いた津波高予測手法の比較

    柏原 健之朗 , 吉川 真史 , 五十嵐 康彦 , 馬場 俊孝 , 堀 高峰 , 岡田 真人

    … 接予測するアプローチだ.予測システムを構築する際,どちらの枠組みの手法を実装するか選定する必要がある.我々はこれら二つの予測アプローチを用いて,和歌山県沖に設置されている地震・津波観測監視システムDONETで観測される水圧データから津波高を予測する検証を行なった.その結果,直接予測のアプローチは二段階予測のアプローチに比べて予測誤差は小さく即時性も高いということが分かった.</p> …

    JSAI大会論文集 JSAI2018(0), 1D101-1D101, 2018-07-30

    J-STAGE

  • 滞在人数を考慮した経路別人数の推定

    清水 仁 , 松林 達史 , 田中 悠介 , 岩田 具治 , 澤田 宏

    … 人工データを用いて,提案手法が既存手法よりも経路別人数の誤差が小さくなることを示す. …

    JSAI大会論文集 JSAI2018(0), 1B1OS11a04-1B1OS11a04, 2018-07-30

    J-STAGE

  • 一般化相対二乗誤差に基づく低確率事象強調サンプル法

    長谷川 博 , 中村 文美 , 鷲尾 隆

    … 我々は、低確率事象を強調するために、一般化相対誤差を導入し、その誤差を最小にする最良のサンプリングの重みを導出する。 … 最良のサンプリングの重みに対して、一般化相対誤差が大きく減少することを、実際の数値実験で確認した。 … Wang--Landau法は、元データの分布の効率的な推定に有用なだけでなく、統計誤差を抑制する。 …

    JSAI大会論文集 JSAI2018(0), 1P101-1P101, 2018-07-30

    J-STAGE

  • 逐次的自然方策勾配推定のための適応的学習率

    岩城 諒 , 横山 裕樹 , 浅田 稔

    … <p>自然方策勾配の逐次推定はTD誤差の線形近似という形式で表現できるが,その安定性は学習率などの設定に対し敏感である.本研究では,パラメータ更新が停留点を越えないことを保証する Online importance weight aware update を,逐次的自然方策勾配法に適用する.理論解析により,従来法の不安定性と提案法の安定性を示す.さらに,数値実験により提案法の頑健さを示す.</p> …

    JSAI大会論文集 JSAI2017(0), 2P44in1-2P44in1, 2018-07-30

    J-STAGE

  • 差分プライベート統合を用いた分散データからの線形回帰

    南 賢太郎 , 荒井 ひろみ , 佐藤 一誠 , 中川 裕志

    … どの分野では,複数組織にまたがる情報共有によって解析精度を高めることが重要と考えられる.しかし,個人情報保護の観点から,組織間でデータや統計量を直接共有することはできない.本発表では,線形回帰結果を差分プライバシをみたすように共有し,それを統合することでプライバシの問題を回避しつつ学習を行う手法を提案する.また,提案手法の汎化誤差に関する理論的なバウンドを紹介する.</p> …

    JSAI大会論文集 JSAI2015(0), 1H44-1H44, 2018-07-30

    J-STAGE

  • CNNへの競合学習の統合による表現学習の強化

    篠崎 隆志

    … <p>CNNの強力な識別性能の一端は,表現学習と呼ばれる,入力データを効率よく表現する特徴量を学習から獲得することにあると言われている.しかしながら誤差逆伝播法によって学習するCNNでは,入力に近い層の表現学習が弱いという問題があった.本研究ではより強力な表現学習を行う競合学習をCNNに統合するモデルを提案し,その検証を行った.本手法によって多様なデータへのCNNの適用が可能になると期待さ …

    JSAI大会論文集 JSAI2017(0), 1A35-1A35, 2018-07-30

    J-STAGE

  • 内的報酬と敵対的学習によるタスク非依存な注意機構の学習

    松嶋 達也 , 大澤 昇平 , 松尾 豊

    … 本研究では,注意機構の学習に外的な報酬を用いる代わりに,観測に対する予測の誤差を注意機構の内的な報酬として与え,観測の予測モデルと注意機構を敵対的な学習により訓練する手法を提案する.</p> …

    JSAI大会論文集 JSAI2018(0), 3A101-3A101, 2018-07-30

    J-STAGE

  • 数式処理による入試数学問題の解法と言語処理との接合における課題

    岩根 秀直 , 松崎 拓也 , 穴井 宏和 , 新井 紀子

    … <p>数式処理は浮動小数点計算を用いる数値計算とは異なり 計算機上で誤差の生じない代数計算を実現する. …

    JSAI大会論文集 JSAI2013(0), 2A42-2A42, 2018-07-30

    J-STAGE

  • エネルギベースドモデルを用いた強化学習のための多層パーセプトロン構造

    吉田 尚人

    … <p>近年,エージェントの方策の表現にエネルギ関数を導入しBoltzmann分布を用いるエネルギベースドモデルが提案されている.本研究はActor-Critic手法のActorにエネルギベースドモデルを用いる新たな学習手法を提案する.またActorの学習において誤差逆伝播法を用いる際の問題点が,2つのニューラルネットワークを用いて定義したエネルギ関数を用いることで解消される事を実験的に示す.</p> …

    JSAI大会論文集 JSAI2015(0), 1F31-1F31, 2018-07-30

    J-STAGE

  • 機械学習による食堂食事数予測問題への個人行動モデルの適用とその効果分析

    松江 清高 , 野田 英樹 , 近藤 浩一

    … 従来手法で食堂食事数を予測した場合の予測誤差は約47食であるのに対し、個人行動モデルを適用した場合は約44食となり、従来手法を若干上回る結果が得られた。 …

    JSAI大会論文集 JSAI2018(0), 2M304-2M304, 2018-07-30

    J-STAGE

  • 多重データストリーム中のバースト出現に対応したオンライン型頻出系列マイニング

    伊藤 秀志 , 岩沼 宏治 , 山本 泰生

    … ームにおいてアイテムが一時的にバースト的に出現する場合,頻出部分系列を抽出するためには,オンライン型アルゴリズムであっても大量のメモリを要する.本研究では,一定量のメモリしか利用できない仮定の下で,誤差や損失を一部許しながらも頻出部分系列をオンラインで抽出し,バースト時に抽出が不完全となってしまっても,時間経過により完全性を自律的に回復することができるアルゴリズムを提案する.</p> …

    JSAI大会論文集 JSAI2011(0), 2G33-2G33, 2018-07-30

    J-STAGE

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