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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 | |
| CCS | 2024-11-12 16:15 |
宮城 | 東北大学 青葉山キャンパス (宮城県) | CNN各層におけるクラス多様体次元の変化とその役割 ○代 美月・神野健哉（東京都市大）  CCS2024-48 |
[more] | CCS2024-48 pp.31-34 |
| NLP, CAS (共催) |
2024-10-17 13:40 |
鳥取 | 鳥取大学広報センター (鳥取県) | U-Netを用いた生成画像の高画質化とフラクタル画像の反復生成に関する検討 ○岡本紗季・神野健哉（東京都市大） CAS2024-36 NLP2024-66 |
近年，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は生成AIや顔認識など広い分野で利用されている．我々はこれまで情報量の少な... [more] | CAS2024-36 NLP2024-66 pp.48-51 |
| NLP, CAS (共催) |
2024-10-17 14:00 |
鳥取 | 鳥取大学広報センター (鳥取県) | 潜在変数空間における追加学習の検討 ○小端千佳・神野健哉（東京都市大） CAS2024-37 NLP2024-67 |
本稿では、ディープラーニングモデルのクラス識別における追加学習の手法と問題点について検討を行う。 従来のクラス識別タスク... [more] | CAS2024-37 NLP2024-67 pp.52-57 |
| IN, CCS (併催) |
2024-07-30 10:45 |
北海道 | モエレ沼公園 ガラスのピラミッド（北海道札幌市） (北海道) | 自然言語処理モデルの潜在空間における色情報の捉え方の視覚的比較と検討 ○泉 諒音・神野健哉（東京都市大） CCS2024-36 |
本研究の目的は，異なるアーキテクチャを持つ自然言語処理（NLP）モデルの潜在空間における色情報の捉え方を視覚的に比較し，... [more] | CCS2024-36 pp.44-47 |
| IN, CCS (併催) |
2024-07-30 11:10 |
北海道 | モエレ沼公園 ガラスのピラミッド（北海道札幌市） (北海道) | 特徴抽出器の各層がクラス分離度に与える影響 ○髙橋知里・神野健哉（東京都市大） CCS2024-37 |
Network Architecture Search（NAS）はニューラルネットワークの最適構造を自動的に探索する手法... [more] | CCS2024-37 pp.48-51 |
| IN, CCS (併催) |
2024-07-30 11:35 |
北海道 | モエレ沼公園 ガラスのピラミッド（北海道札幌市） (北海道) | 再適用手法を用いた画像認識モデルの成功要因に関する考察 ○外川 宙・神野健哉（東京都市大） CCS2024-38 |
[more] | CCS2024-38 pp.52-55 |
| IN, CCS (併催) |
2024-07-30 12:00 |
北海道 | モエレ沼公園 ガラスのピラミッド（北海道札幌市） (北海道) | 画像分類モデルのクラス識別に影響を与える特徴マップに関する検討 ○若狭春輝・神野健哉（東京都市大） CCS2024-39 |
近年，深層学習に基づく画像認識の精度は急速に向上し，様々な分野で応用されている.しかし，深層 学習モデルの内部構造やその... [more] | CCS2024-39 pp.56-59 |
| NLP, CCS (共催) |
2024-06-07 10:20 |
福岡 | 西日本総合展示場AIM (福岡県) | 生成画像による異なる自然言語処理アーキテクチャの潜在変数空間の検討 ○泉 諒音・神野健哉（東京都市大） NLP2024-31 CCS2024-18 |
近年，自然言語処理（NLP）モデルを中心としたAI技術が急速な進化を遂げている．しかし，これらの技術がどのようにしてその... [more] | NLP2024-31 CCS2024-18 pp.74-77 |
| NLP, CCS (共催) |
2024-06-07 14:30 |
福岡 | 西日本総合展示場AIM (福岡県) | 深層学習分類器の潜在変数の分布特性 ○代 美月・神野健哉（東京都市大） NLP2024-37 CCS2024-24 |
[more] | NLP2024-37 CCS2024-24 pp.105-108 |
| NLP, CCS (共催) |
2024-06-07 15:55 |
福岡 | 西日本総合展示場AIM (福岡県) | ヒステリシスリザバーコンピューティングにおけるパラメータの影響 ○横山賢太・神野健哉（東京都市大） NLP2024-40 CCS2024-27 |
リザバーコンピューティング(RC)は適切にリザバ―の内部構造を設計することでより大きい記憶容量やより高い表現能力を獲得す... [more] | NLP2024-40 CCS2024-27 pp.117-120 |
| NLP | 2024-05-10 10:55 |
香川 | 香川県社会福祉総合センター (香川県) | 深層学習モデルにおける画像分類における潜在変数の役割の分析 ○神野健哉・代 美月・若狭春輝・爲ヶ井大樹（東京都市大） NLP2024-12 |
深層学習を用いた画像分類は、コンピュータが画像を分析してその内容を識別する技術である。 この技術においては、まず「特徴抽... [more] | NLP2024-12 pp.58-62 |
| NLP, MSS (共催) |
2024-03-13 10:00 |
その他 | 機械振興会館 (その他) | 言語モデルの構造と学習データの複雑性の関係に関する調査と考察 ○中野 航・神野健哉（東京都市大） MSS2023-70 NLP2023-122 |
[more] | MSS2023-70 NLP2023-122 pp.1-4 |
| NLP, MSS (共催) |
2024-03-13 16:05 |
その他 | 機械振興会館 (その他) | CNNを用いた画像分類タスクにおける特徴量スケーリングの効果と検証 ○爲ヶ井大樹・神野健哉（東京都市大） MSS2023-81 NLP2023-133 |
画像分類タスクでは，ニューラルネットワークを用いて特徴を抽出し，分類器を通してSoftmax Lossを計算することで学... [more] | MSS2023-81 NLP2023-133 pp.54-57 |
| NLP, MSS (共催) |
2024-03-14 10:50 |
その他 | 機械振興会館 (その他) | 局所領域に注目した拡散モデル生成画像検出 ○大和田拓海・神野健哉（東京都市大） MSS2023-88 NLP2023-140 |
本研究では、拡散モデルで生成された生成画像を効果的に検出するために、局所領域にのみ注目する検出モデルを提案する。そのため... [more] | MSS2023-88 NLP2023-140 pp.83-86 |
| NLP, MSS (共催) |
2024-03-14 15:15 |
その他 | 機械振興会館 (その他) | 特徴抽出器のZero-shotクラス分離度 ○髙橋知里・神野健哉（東京都市大） MSS2023-95 NLP2023-147 |
ニューラルネットワークの最適構造を自動的に探索するNetwork Architecture Search（NAS）がある... [more] | MSS2023-95 NLP2023-147 pp.115-118 |
| MBE, NLP, MICT (共催) NC (併催) [詳細] |
2024-01-25 09:00 |
徳島 | 鳴門教育大学 (徳島県) | 潜在変数空間におけるメトリクスと画像分類精度の関連性 ○若狭春輝・神野健哉（東京都市大） NLP2023-99 MICT2023-54 MBE2023-45 |
近年，画像分類において畳み込みニューラルネットワーク（CNNs）に基づくモデルは高い性能を示しているが，一般的な Sof... [more] | NLP2023-99 MICT2023-54 MBE2023-45 pp.78-81 |
| MBE, NLP, MICT (共催) NC (併催) [詳細] |
2024-01-25 10:50 |
徳島 | 鳴門教育大学 (徳島県) | 周波数ドメインに焦点を当てたCNN特徴抽出の解析 ○外川 宙・神野健哉（東京都市大） NLP2023-104 MICT2023-59 MBE2023-50 |
[more] | NLP2023-104 MICT2023-59 MBE2023-50 pp.98-101 |
| NLP | 2023-11-28 10:50 |
沖縄 | 名護市産業支援センター (沖縄県) | Sentence-BERTの画像生成モデルのデータセットの違いによる潜在変数空間の違いについての調査 ○泉 諒音・神野健哉（東京都市大） NLP2023-61 |
我々はこれまでにSentence-BERTが生成する文章の分散表現である文ベクトルが文章の意味をどの程度捉えているかをk... [more] | NLP2023-61 pp.11-14 |
| NLP | 2023-11-28 13:50 |
沖縄 | 名護市産業支援センター (沖縄県) | CNNの潜在変数の分布に関する考察 ○代 美月・神野健哉（東京都市大） NLP2023-65 |
ニューラルネットワークの出力決定メカニズムがどのように機能しているのかを完全に理解することは， 重要な問題である.本稿で... [more] | NLP2023-65 pp.31-34 |
| NLP, CAS (共催) |
2023-10-06 16:20 |
岐阜 | ワークプラザ岐阜 (岐阜県) | ヒステリシスリザバーコンピューティングの学習性能の検討 ○横山賢太・神野健哉（東京都市大） CAS2023-46 NLP2023-45 |
リザバーコンピューティング(RC)は適切にリザバ―の内部構造を設計することでより大きい記憶容量やより高い表現能力を獲得す... [more] | CAS2023-46 NLP2023-45 pp.70-73 |
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