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検索結果 14 件

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  • 信頼区間を考慮したLLP手法による巨大バッグからの学習

    久保 俊介, 松尾 信之介, 備瀬 竜馬 電気関係学会九州支部連合大会講演論文集 2023 (0), 371-371, 2023-08-31

    <p>Learning from Label Proportion (LLP)は，インスタンスの集合（バッグ）のクラス比率を基に，個々のインスタンスのクラスを推定する学習手法である．本研究では，バッグ内のインスタンス数が膨大なタスクに対するLLP手法の開発を目的とする．従来手法は，バッグ内の全インスタンスから損失を計算する必要があり，GPUのメモリ制約により適用が難しい．そこで，クラス比率が既知…

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  • 組合せ最適化問題のTransformerによる解法

    石山 遼, 白川 嵩大, 内田 誠一, 松尾 信之介 電気関係学会九州支部連合大会講演論文集 2023 (0), 373-373, 2023-08-31

    <p>巡回セールスマン問題とは，グラフの全頂点を一度だけ通るコスト最小の巡回路を求める組合せ最適化問題である．NP困難な問題であり，解の精度を保証する近似アルゴリズムや，短時間で妥当な解を算出するヒューリスティクスの研究が行われ，近年機械学習が適用されつつある．本研究では，グラフの距離行列および隣接行列を画像として解釈し，組合せ最適化問題へ画像解析技術の導入を新たに試みる．具体的には，画像解析技…

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  • 複数モダリティを対象とした表現学習

    松尾 信之介, Iwana Brian Kenji, 内田 誠一 電気関係学会九州支部連合大会講演論文集 2020 (0), 386-386, 2020-09-18

    <p>一般的な特徴抽出法が画像等の単一のモダリティを対象とするのに対し，本研究では複数のモダリティを対象とした特徴抽出を考える．例えば，手書き文字は，同一のパターンをパターン作成過程の「動き」と作成後の「画像」という，2種のモダリティで表現されうる．こうしたマルチモーダル性を考慮して特徴抽出を行えば，単一モダリティでは得られない特徴を他のモーダルから補完できる可能性がある．本稿では，こうしたマル…

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  • <b>大規模工場の騒音対策 </b><b>一新日鉄大分製鉄所の事例 </b>

    都崎吉之助，岩田利弘，松尾信之，村上雅明，河野慎一 安全工学 15 (1), 49-55, 1976-02-15

    <p><tt><b>大分製鉄所は最新鋭の製鉄所として，その環境保全対策のレベルは極めて高く，十分な成果を挙げて来たが，騒音対策については発足当時，火規模工場の広域騒音伝播に関する資料が皆無に近かったことから，気象条件に起因する騒音レベルのアップと言う難関に遭遇した．以来3年有余にわたり当所の懸命な技術的解明の努力と</b></tt><tt><b>厖大な投資とによって，この問題を解決するこ</b>…

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