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| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| NLP | 2021-12-17 10:50 |
大分 | J:COM ホルトホール大分 | Octave Convolutionの適用によるSelf-Attention Networkの計算コストの削減 ○小久保 淳・中野秀洋（東京都市大）  NLP2021-45 |
[more] | NLP2021-45 pp.13-17 |
| NLP | 2021-12-17 11:15 |
大分 | J:COM ホルトホール大分 | Trust Region Policy Optimizationにおける確率分布間距離に関する検討 ○菅谷健太・中野秀洋（東京都市大） NLP2021-46 |
本稿では，Trust Region Policy Optimization におけるKullback-Leibler D... [more] | NLP2021-46 pp.18-21 |
| NLP | 2021-12-18 15:15 |
大分 | J:COM ホルトホール大分 | 超解像手法におけるAttention機構を用いた重みフィルタの生成について ○大谷啓太郎・中野秀洋（東京都市大） NLP2021-66 |
近年, コンピュータ技術の発展により大規模なデータを必要とするシステムが増え, 画像や音声データにおいてもより多くの情報... [more] | NLP2021-66 pp.104-109 |
| CCS | 2021-03-29 15:40 |
ONLINE | オンライン開催 | Depthwise Separable Convolutionを適用した省パラメータな3DCNN ○伊藤功騎・中野秀洋・宮内 新（東京都市大） CCS2020-27 |
Convolutional Neural Network(CNN)は画像，音声等様々な分野で成果を挙げている．近年，2D... [more] | CCS2020-27 pp.37-41 |
| CCS | 2021-03-29 16:05 |
ONLINE | オンライン開催 | Generative Adversarial Networksによる教師無し順方向ドメイン変換 ○岡田雅史・中野秀洋・宮内 新（東京都市大） CCS2020-28 |
CycleGANはペアデータを用いないドメイン間の変換を可能としたが，GANを2つ用いた構成であり，Cycle Cons... [more] | CCS2020-28 pp.42-47 |
| CCS | 2020-03-26 11:00 |
東京 | 法政大学（市ケ谷キャンパス） （開催中止，技報発行あり） |
複数の分布間距離を扱うGenerative Adversarial Networks ○比田井真也・中野秀洋・宮内 新（東京都市大） CCS2019-39 |
Generative Adversarial Networks (GAN)は2つのネットワークを交互に訓練することで学習... [more] | CCS2019-39 pp.21-24 |
| NLP | 2018-04-27 16:10 |
熊本 | 熊本大学 | 動的最適化問題における解の追従性能を改善したABCアルゴリズム ○大美賀真人・中野秀洋・宮内 新（東京都市大） NLP2018-26 |
本稿では，動的最適化問題のための人工蜂コロニー (ABC) アルゴリズムを提案する．動的に変化する解に対する追従性能を高... [more] | NLP2018-26 pp.127-131 |
| NLP | 2018-04-27 16:35 |
熊本 | 熊本大学 | 周期的に切り替わる粒子ネットワークに基づく粒子群最適化 ○佐藤燦太成・中野秀洋・宮内 新（東京都市大） NLP2018-27 |
本稿では, 粒子群最適化における粒子間の結合を周期的に切り替える手法を提案する. 結合が大域的であるとき, 各粒子がもつ... [more] | NLP2018-27 pp.133-137 |
| CCS | 2018-03-26 10:00 |
東京 | 東京理科大学 森戸記念館 | Generative Adversarial NetsにおけるMode Collapseの抑制 ○比田井真也・中野秀洋・宮内 新（東京都市大） CCS2017-33 |
敵対的生成ネットワーク(Generative Adversarial Nets, GAN)はGeneratorおよびDi... [more] | CCS2017-33 pp.1-6 |
| CCS | 2017-08-11 11:00 |
北海道 | ピパの湯 ゆ～りん館（北海道美唄市） | 整数値ニューロンモデルを用いた無線センサネットワークにおけるフラッディング機構 ○中野秀洋・宮内 新（東京都市大） CCS2017-16 |
無線センサネットワークにおいて，広告メッセージや制御メッセージなどを 普及させる際にフラッディングが用いられる． 全... [more] |
CCS2017-16 pp.37-41 |
| CCS | 2017-08-11 12:30 |
北海道 | ピパの湯 ゆ～りん館（北海道美唄市） | 共進化粒子群最適化における動的グループ化機構に関する検討 ○吉川凌介・中野秀洋・宮内 新（東京都市大） CCS2017-17 |
粒子群最適化（PSO）は群れを成す生物の行動を模倣した最適化アルゴリズムの一つである．多数の設計変数を有する高次元問題を... [more] | CCS2017-17 pp.43-46 |
| NLP | 2017-07-13 14:15 |
沖縄 | 宮古島マリンターミナル大研修室 | 暗号化のための2次元セルオートマトンのルールに関する検討 ○花家裕毅・中野秀洋・宮内 新（東京都市大） NLP2017-34 |
本稿では，2次元セルオートマトンを用いた暗号化について考える．平文データを攪拌するためのラウンド関数として，2次元セルオ... [more] | NLP2017-34 pp.35-39 |
| NLP | 2017-07-14 14:50 |
沖縄 | 宮古島マリンターミナル大研修室 | ツリー構造を有する多目的粒子群最適化ネットワーク ○宮野恭輔・中野秀洋・宮内 新（東京都市大） NLP2017-47 |
本論文では，複数のサブ粒子群をツリー構造で結合させた島モデル多目的粒子群最適化(IMOPSO) について考える．従来のI... [more] | NLP2017-47 pp.103-106 |
| CCS | 2017-06-29 13:30 |
茨城 | 茨城大学工学部日立キャンパス | 複素ニューラルネットワークを用いた複素強化学習手法 ○持田昌樹・中野秀洋・宮内 新（東京都市大） CCS2017-1 |
複素強化学習における行動価値関数を複素ニューラルネットワークによって近似する手法を示す．複素強化学習は行動価値を複素数に... [more] | CCS2017-1 pp.1-5 |
| CCS | 2017-06-29 13:55 |
茨城 | 茨城大学工学部日立キャンパス | Quantized Neural Networksにおける量子化関数に関する検討 ○門倉 巧・中野秀洋・宮内 新（東京都市大） CCS2017-2 |
Quantized Neural Network (QNN)は重みと活性を量子化したニューラルネットワークである. QN... [more] | CCS2017-2 pp.7-10 |
| CQ | 2017-05-30 13:25 |
宮崎 | ホテルメリージュ（宮崎） | 無線ネットワークにおけるフラッディングの最適化手法 ○中野秀洋・宮内 新（東京都市大） CQ2017-27 |
無線センサネットワークにおいて，広告メッセージや制御メッセージなどを 普及させる際にフラッディングが用いられる． 全... [more] |
CQ2017-27 pp.75-78 |
| CQ (第二種研究会) |
2016-10-06 14:20 |
長野 | JA長野県ビル | ［ポスター講演］マルチエージェント学習に基づくMANETにおける階層型ルーティング手法 ○星野友貴・中野秀洋・宮内 新（東京都市大） |
モバイルアドホックネットワーク(Mobile Ad Hoc Network; MANET)は固定的なインフラを持たず, ... [more] | |
| NLP | 2016-09-15 15:20 |
兵庫 | 甲南大学 | 二つの回転モードを有する粒子群最適化 ○中野秀洋・佐々木智志・宮内 新（東京都市大） NLP2016-63 |
本稿では二つの回転モードを有する粒子群最適化（PSO）を提案する． 提案PSOにおける各探索粒子は， 問題の解に対し... [more] |
NLP2016-63 pp.97-100 |
| CQ | 2016-08-30 11:15 |
茨城 | 筑波山温泉 | マルチエージェント学習に基づくMANETにおけるルーティングアルゴリズムの性能評価 ○中野秀洋・宮内 新（東京都市大） CQ2016-63 |
本稿では我々が過去に提案したMANETにおけるルーティングアルゴリズムの性能評価を行う． 本手法では，ソフトウェアエー... [more] |
CQ2016-63 pp.83-86 |
| NLP | 2016-07-22 10:00 |
北海道 | 北海道大学 百年記念会館 | 並列分散処理に適した人工蜂コロニーアルゴリズム ○磯野 悠・佐々木智志・中野秀洋・宮内 新（東京都市大） NLP2016-40 |
大規模な最適化問題の近似解を進化的計算アルゴリズムによって求める場合、多くの探索個体が必要となる。この計算を高速化するた... [more] | NLP2016-40 pp.33-38 |
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