Deep Learningとは

Convolutional Neural Network A Graduation Thesis of College of Engineering, Chubu University Investigation of feature extraction by Convolution

Convolutional Neural Network 2014 3 A Graduation Thesis of College of Engineering, Chubu University Investigation of feature extraction by Convolutional Neural Network Fukui Hiroshi 1940 1980 [1] 90 3

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ハンズオン受講の為の準備講座 これから始める人の為の ディープラーニング基礎講座 村上真奈 NVIDIA CUDA & Deep Learning Solution Architect NVIDIA Corporation 1 機械学習とディープラーニングの関係 AGENDA ディープラーニングとは? ニューラルネットワークの構造 ディープラーニングの学習とは 畳み込みニューラルネットワーク 午後に予定しているハンズオンの為の基礎講座ディープラーニングをこれから始める方を対象に基礎概念や用語の解説を行います

Deep Learning によるビッグデータ解析 ~ 手法や CUDA による高速化 2014 年 9 月 5 日 G-DEP ソリューションパートナー株式会社システム計画研究所奥村義和

Deep Learning によるビッグデータ解析 ~ 手法や CUDA による高速化 2014 年 9 月 5 日 G-DEP ソリューションパートナー株式会社システム計画研究所奥村義和 目次 DeepLearning と GPU G-DEP テストドライブ ビッグデータ GPU DeepLearning の接点 目次 DeepLearningとGPU DeepLearningとは 仕組みと計算

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c ILSVRC LeNet 1. 1 convolutional neural network 1980 Fukushima [1] [2] 80 LeCun (back propagation) LeNet [3, 4] LeNet 2. 2.1 980 8579 6 6 01 okatani@vision.is.tohoku.ac.jp (simple cell) (complex cell)

知的学習認識システム特論９.key

shouno@uec.ac.jp 1 http://www.slideshare.net/pfi/deep-learning-22350063 1960 1970 1980 1990 2000 2010 Perceptron (Rosenblatt 57) Linear Separable (Minski & Papert 68) SVM (Vapnik 95) Neocognitron

IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-CVIM-187 No /5/30 1,a) 1,b), 1,,,,,,, (DNN),,,, 2 (CNN),, 1.,,,,,,,,,,,,,,,,,, [1], [6], [7], [12], [13]., [

,a),b),,,,,,,, (DNN),,,, (CNN),,.,,,,,,,,,,,,,,,,,, [], [6], [7], [], [3]., [8], [0], [7],,,, Tohoku University a) omokawa@vision.is.tohoku.ac.jp b) okatani@vision.is.tohoku.ac.jp, [3],, (DNN), DNN, [3],

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12 回パターン検出と画像特徴 テンプレートマッチング 領域分割 画像特徴 テンプレート マッチング 1 テンプレートマッチング ( 図形 画像などの ) 型照合 Template Matching テンプレートと呼ばれる小さな一部の画像領域と同じパターンが画像全体の中に存在するかどうかを調べる方法 画像内にある対象物体の位置検出 物体数のカウント 物体移動の検出などに使われる テンプレートマッチングの計算

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CNN を用いた弱教師学習による画像領域分割 下田和, 柳井啓司 電気通信大学 大学院情報理工学 研究科 総合情報学専攻 c 2015 UEC Tokyo. Convolutional Neural Network CNN クラス分類タスクにおいてトップの精度 CNN の応用 ( 物体位置の認識 ) 物体検出 物体に BB を付与 領域分割 ピクセル単位の認識 CNN を用いた領域分割 CNN による完全教師ありのセグメンテーション

IPSJ SIG Technical Report Vol.2017-MPS-115 No /9/25 1,a) 1,b) 5 Neural Networks Percolating Information Available Only in Training Miku Yanagimo

1,a) 1,b) 5 Neural Networks Percolating Information Available Only in Training Miku Yanagimoto 1,a) Tomoharu Nagao 1,b) Abstract: In this paper, we propose a novel learning method of neural networks called

自己紹介 名前 : 竹田卓也 年齢 : 20 歳 ( 大学生 ) 経歴 : 人工知能歴 1ヶ月プログラミング歴 5 年くらい 言語 : PythonとかJavaとかGoとか 趣味 : オンライン オフラインゲーム 2

リカレントニューラルネットワークの概要と動作原理 竹田卓也 後援 : ドワンゴ 1 自己紹介 名前 : 竹田卓也 年齢 : 20 歳 ( 大学生 ) 経歴 : 人工知能歴 1ヶ月プログラミング歴 5 年くらい 言語 : PythonとかJavaとかGoとか 趣味 : オンライン オフラインゲーム 2 アウトライン Feed forward neural network Recurrent neural

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ディープラーニングの 実践的な適用ワークフロー MathWorks Japan テクニカルコンサルティング部縣亮 2015 The MathWorks, Inc. 1 アジェンダ ディープラーニングとは?( おさらい ) ディープラーニングの適用ワークフロー ワークフローの全体像 MATLAB によるニューラルネットワークの構築 学習 検証 配布 MATLAB ではじめるメリット 試行錯誤のやりやすさ

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-1- -2- -3- 0852-36-5150 0852-36-5163-4- -5- -6- -7- 1st 1-1 1-2 1-3 1-4 1-5 -8- 2nd M2 E2 D2 J2 C2-9- 3rd M3 E3 D3 J3 C3-10- 4th M4 E4 D4 J4 C4-11- -12- M5 E5 J5 D5 C5 5th -13- -14- NEWS NEWS -15- NEWS

AGENDA ディープラーニングとは Qwiklab/Jupyter notebook/digits の使い方 DIGITS による物体検出入門ハンズオン

ハンズオンラボ2 DIGITS による物体検出入門 村上真奈 NVIDIA CUDA & Deep Learning Solution Architect NVIDIA Corporation 1 AGENDA ディープラーニングとは Qwiklab/Jupyter notebook/digits の使い方 DIGITS による物体検出入門ハンズオン ディープラーニングとは 機械学習とディープラーニングの関係

今日の内容 現代の科学は 哲学の伝統的な問題である概念形成あるいは抽象の問題に どこまで迫っているのだろうか? 人工知能の研究は 心と世界あるいは抽象と具体の哲学的問題に どのような光を ( あるいは影を ) もたらすのか? コンピュータは概念をもつことができるか? 近年の深層学習によるブレークスル

人工知能の哲学入門 池田真治 富山大学 人文学部 哲学分野准教授 今日の内容 現代の科学は 哲学の伝統的な問題である概念形成あるいは抽象の問題に どこまで迫っているのだろうか? 人工知能の研究は 心と世界あるいは抽象と具体の哲学的問題に どのような光を ( あるいは影を ) もたらすのか? コンピュータは概念をもつことができるか? 近年の深層学習によるブレークスルーは 心の哲学にどのようなインパクトをもつのか?

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ディープラーニングへの Ruby 適用試行に関する報告 2017 年 2 月 15 日 Japan OSS Promotion Forum アプリケーション部会 サイオステクノロジー株式会社 手塚拓 0 目次 1. ディープラーニングとは 2. ディープラーニングに Ruby を利用する価値 3. Ruby でディープラーニング の問題点 4. 現状報告 I. 予備知識 II. 検証 III. 報告

IPSJ SIG Technical Report Vol.2017-CVIM-207 No /5/10 GAN 1,a) 2,b) Generative Adversarial Networks GAN GAN CIFAR-10 10% GAN GAN Stacked GAN Sta

1,a) 2,b) Generative Adversarial Networks CIFAR-10 10% Stacked Stacked 8.9% CNN 1. ILSVRC 1000 50000 5000 Convolutional Neural Network(CNN) [3] Stacked [4] 1 2 a) y.kono@chiba-u.jp b) kawa@faculty.chiba-u.jp

100326_セミナー資料_物体認識.pptx

!! "#! "#"! "#$! "#%! $#! $#"! $#$! $#%! $#&! % 物体認識 検出 について '()*++,-./#,0121#3)+,04.50+6789+":; '()*++)010;216,#3)+9,+0;.?>65.6#'@4A 物体検出は簡単か 多様な変動要素が存在して難しい 変動要素に対応する特徴量 学習手法がキー カメラの角度 姿勢

SICE東北支部研究集会資料（2017年）

307 (2017.2.27) 307-8 Deep Convolutional Neural Network X Detecting Masses in Mammograms Based on Transfer Learning of A Deep Convolutional Neural Network Shintaro Suzuki, Xiaoyong Zhang, Noriyasu Homma,

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東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻中山英樹 1. 画像認識分野におけるdeep learningの歴史と発展 2. 畳み込みニューラルネット (CNN) を用いた転移学習 3. 実践方法 2 1. 画像認識分野におけるdeep learningの歴史と発展 2. 畳み込みニューラルネット (CNN) を用いた転移学習 3. 実践方法 3 制約をおかない実世界環境の画像を単語で記述 一般的な物体やシーン

Coding theorems for correlated sources with cooperative information

グラフコストの逐次更新を用いた映像顕著領域の自動抽出 2009 年 5 月 28 日 福地賢宮里洸司 (2) 木村昭悟 (1) 高木茂 (2) 大和淳司 (1) (1) 日本電信電話 ( 株 )NTT) コミュニケーション科学基礎研究所メディア情報研究部メディア認識研究グループ (2) 国立沖縄工業高等専門学校情報通信システム工学科 背景 ヒトはどのようにして もの を認識する能力を獲得するのか?

[1] SBS [2] SBS Random Forests[3] Random Forests ii

Random Forests 2013 3 A Graduation Thesis of College of Engineering, Chubu University Proposal of an efficient feature selection using the contribution rate of Random Forests Katsuya Shimazaki [1] SBS

IPSJ SIG Technical Report Vol.2015-MPS-103 No.29 Vol.2015-BIO-42 No /6/24 Deep Convolutional Neural Network 1,a) 1,b),c) X CT (Computer Aided D

Deep Convolutional Neural Network 1,a) 1,b),c) X CT (Computer Aided Diagnosis : CAD) CAD Deep Convolutional Neural Network (DCNN) DCNN CT DCNN DCNN Support Vector Machine DCNN, Anaysis for Deep Convolutional

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パターン認識早稲田大学講義 平成 7 年度 独 産業技術総合研究所栗田多喜夫 赤穂昭太郎 統計的特徴抽出 パターン認識過程 特徴抽出 認識対象から何らかの特徴量を計測 抽出 する必要がある 認識に有効な情報 特徴 を抽出し 次元を縮小した効率の良い空間を構成する過程 文字認識 : スキャナ等で取り込んだ画像から文字の識別に必要な本質的な特徴のみを抽出 例 文字線の傾き 曲率 面積など 識別 与えられた未知の対象を

機械学習 ハンズオン-チュートリアル

機械学習 ハンズオン - チュートリアル 初めてのペアモニター研究 はじめに このチュートリアルは機械学習の環境を構築し ニューラルネットワークが実行できるようになるところまで行います チュートリアルの流れ 1. 環境構築 2. 機械学習用プログラム実装 & 実行 3. プログラムの改良 ( 精度向上のため ) 4. 機械学習についてより深く理解するために 2 y[mm] y[mm] 機械学習 ヒット分布

0 21 カラー反射率 slope aspect 図 2.9: 復元結果例 2.4 画像生成技術としての計算フォトグラフィ 3 次元情報を復元することにより, 画像生成 ( レンダリング ) に応用することが可能である. 近年, コンピュータにより, カメラで直接得られない画像を生成する技術分野が生

0 21 カラー反射率 slope aspect 図 2.9: 復元結果例 2.4 画像生成技術としての計算フォトグラフィ 3 次元情報を復元することにより, 画像生成 ( レンダリング ) に応用することが可能である. 近年, コンピュータにより, カメラで直接得られない画像を生成する技術分野が生まれ, コンピューテーショナルフォトグラフィ ( 計算フォトグラフィ ) と呼ばれている.3 次元画像認識技術の計算フォトグラフィへの応用として,

第22回計算工学講演会 機械学習によるコード最適化の可能性 2017年5月31日＠ソニックシティ―

第 1 回自動チューニング技術の現状と応用に関するシンポジウム (ATTA218) 機械学習技術の活用による職人的プログラミングの知能化 218 年 12 月 25 日 @ 東京大学弥生講堂一条ホール 滝沢寛之 ( たきざわひろゆき ) 東北大学サイバーサイエンスセンター takizawa@tohoku.ac.jp 2 背景 : 職人的プログラミング スパコンの大規模化 複雑化 スパコンの性能のモデル化が困難

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画像のためのディープラーニング ( 深層学習 ) ~ CNN/R-CNN による物体の認識と検出 ~ MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング部テクニカルコンピューティング 太田英司 2017 The MathWorks, Inc. 1 機械学習 Machine Learning 人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術 手法 ( ) イヌ

5 Basis Expansions and Regularization 5.3 Filtering and Feature Extraction 5.4 Smoothing Splines Degrees of Freedom and Smoother Matrices

Learnng to Generate wth Memory Chongxuan L, Jun Zhu, Bo Zhang 2016/07/16 ICML 読み会 奈良先端科学技術大学院大学 中村研 D2 品川政太朗 1/24 はじめに 何の論文? Neural Turng Machne や Memory Networks で用いられている外部メモリを深層生成モデル (DGMs) に導入 どこがすごいか抽象度の低い特徴は階層が上がるにつれて落ちる情報だが

2017 (413812)

2017 (413812) Deep Learning ( NN) 2012 Google ASIC(Application Specific Integrated Circuit: IC) 10 ASIC Deep Learning TPU(Tensor Processing Unit) NN 12 20 30 Abstract Multi-layered neural network(nn) has

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Gartner Symposium/ITxpo 2017 オープンシアターセッション (OT-12) ディープラーニングは万能なのか? 2017 年 10 月 31 日株式会社 NTT データ数理システム 目次 1. NTTデータ数理システムのご紹介 2. Deep Learningの最近の動向 3. Deep Learning 事例紹介 4. まとめ 2 NTT データ数理システムのご紹介 会社名

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ディープラーニングによる画像認識の基礎と実践ワークフロー MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング部アプリケーションエンジニア福本拓司 2018 The MathWorks, Inc. 1 一般的におこなわれる目視による評価 製造ライン 医用データ 作業現場 インフラ 研究データ 現場での目視 大量画像の収集 専門家によるチェック 2 スマートフォンで撮影した映像をその場で評価

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3 1968 19681978 B RC11 1979 19791220121999 801 1985 1985100 40 1987 1987TZ 802900g 60 1991 NTT 19911999 150 cc230g 4 1993 1999 19932012 9600bps 0.01 Mbps* * 2001 20011064384 kbps 2006 2006 3.6Mbps14Mbps

Deep Learningでの地図タイル活用の検討

第 7 回地理院地図パートナーネットワーク会議 2017/6/8 Deep Learning での 地図タイル活用の検討 OSGeo 財団日本支部 岩崎亘典 和山亮介 1 はじめに 発表内容 2 /36 汎用的フォーマットとしての地図タイル 地図タイルと Deep Learning CNN を用いた旧版地形図の分類 地形図から土地利用分類 Conditional GAN を用いたタイル画像変換 空中写真

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DEIM Forum 2019 I2-4 305-8573 1-1-1 305-8573 1-1-1 305-8573 1-1-1 ( ) 151-0053 1-3-15 6F 101-8430 2-1-2 CNN LSTM,,,, Measuring Beginner Friendliness / Visiual Intelligibility of Web Pages explaining Academic

す 局所領域 ωk において 線形変換に用いる係数 (ak 画素の係数 (ak bk ) を算出し 入力画像の信号成分を bk ) は次式のコスト関数 E を最小化するように最適化 有さない画素に対して 式 (2) より画素値を算出する される これにより 低解像度な画像から補間によるアップサ E(

IR E-mail: hf@cs.chubu.ac.jp Abstract IR RGB ( ) IR IR IR RGB RGB PSNR 1 Time-Of- Flight(TOF)[1] Kinect [2] TOF LED TOF [3] [6] [4][5] 2 [6] RGB ( ) Infrared(IR) IR 2 2.1 1 す 局所領域 ωk において 線形変換に用いる係数 (ak

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基礎から始める機械学習 深層学習 MathWorks Japan アプリケーションエンジニア井原瑞希 2018 The MathWorks, Inc. 1 Outline 機械学習の基礎 教師あり学習と教師なし学習 教師あり学習 回帰と分類 Case1: 特徴が明確な場合の数値の分類 ニューラルネットワーク以外の機械学習 Case2: 特徴が不明瞭な場合の信号分類 ニューラルネットワーク Case3:

2

01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 2 3 01 02 03 4 04 05 06 5 07 08 09 6 10 11 12 7 13 14 15 8 16 17 18 9 19 20 21 10 22 23 24 11 FIELD MAP 12 13 http://www.pref.ishikawa.jp/shinrin/zei/index.html

全脳アーキテクチャと 大脳皮質モデル BESOM の 実用化研究の構想 産業技術総合研究所 人工知能研究センター 脳型人工知能研究チーム 一杉裕志

全脳アーキテクチャと 大脳皮質モデル BESOM の 実用化研究の構想 2015-05-14 産業技術総合研究所 人工知能研究センター 脳型人工知能研究チーム 一杉裕志 脳の各器官のモデル 脳を構成する主な要素 運動野前頭前野言語野視覚野大脳皮質基底核扁桃体海馬小脳 脳の各器官の機械学習装置としてのモデル大脳皮質 : SOM ICA ベイジアンネットワーク大脳基底核 扁桃体 : 強化学習小脳 : パーセプトロン

http//umercalbra.org/lectures/deep-learg/ z l l-1 = f w l 1 z l 1 1 f x = 1 + e x x x > 0 f x = 0 x 0 z l l-1 = f w l 1 z l 1

http//umercalbra.org/lectures/deep-learg/ z l l-1 = f w l 1 z l 1 1 f x = 1 + e x x x > 0 f x = 0 x 0 z l l-1 = f w l 1 z l 1 typedef struct Layer *layer; Coecto *coecto; sfmt_t rg; t ; Networ; double

ボルツマンマシンの高速化

1. はじめに ボルツマン学習と平均場近似 山梨大学工学部宗久研究室 G04MK016 鳥居圭太 ボルツマンマシンは学習可能な相互結合型ネットワー クの代表的なものである. ボルツマンマシンには, 学習のための統計平均を取る必要があり, 結果を求めるまでに長い時間がかかってしまうという欠点がある. そこで, 学習の高速化のために, 統計を取る2つのステップについて, 以下のことを行う. まず1つ目のステップでは,

dlshogiアピール文章

第 28 回世界コンピュータ将棋選手権 dlshogi アピール文章 山岡忠夫 2018 年 5 月 1 日更新 下線部分は 第 5 回将棋電王トーナメントからの差分を示す 1 特徴 ディープラーニングを使用 指し手を予測する Policy Network 局面の勝率を予測する Value Network 入力特徴にドメイン知識を活用 モンテカルロ木探索 並列化 自己対局による強化学習 既存将棋プログラムの自己対局データを使った事前学習

画像分野におけるディープラーニングの新展開

画像分野におけるディープラーニングの新展開 MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング部テクニカルコンピューティング 太田英司 2017 The MathWorks, Inc. 1 画像分野におけるディープラーニングの新展開 物体認識 ( 画像全体 ) 物体の検出と認識物体認識 ( ピクセル単位 ) CNN (Convolutional Neural Network) R-CNN

Deep Learning Deep Learning GPU GPU FPGA %

2016 (412825) Deep Learning Deep Learning GPU GPU FPGA 16 1 16 69% Abstract Recognition by DeepLearning attracts attention, because of its high recognition accuracy. Lots of learning is necessary for Deep

医療情報学会 人工知能学会 AIM 合同研究会資料 SIG-AIMED 腎臓糸球体病理画像の Deep Learning による所見分類手法の検討 The classification of renal biopsy images by deep learning 山口亮平 1 嶋本公徳

医療情報学会 人工知能学会 AIM 合同研究会資料 SIG-AIMED-0-0 腎臓糸球体病理画像の Deep Learning による所見分類手法の検討 The classification of renal biopsy images by deep learning 山口亮平 嶋本公徳 河添悦昌, 堂本裕加子 宇於崎宏 大江和彦, Ryohei Yamaguchi, Kiminori Shimamoto,

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

音声対話での利用を目的とした Deep Neural Network によるユーザ発話のトピック分類方法の検討 1, a) 本間健 1 神田直之 ユーザの自由な言い回しを許容する音声対話システムにおいて, ユーザ発話が属する話題を分類する技術 ( トピック分類技術 ) は, 基本技術の 1 つである. 本研究では, 近年注目されている Deep Neural Network(DNN) をトピック分類に適用し,

概要 単語の分散表現に基づく統計的機械翻訳の素性を提案 既存手法の FFNNLM に CNN と Gate を追加 dependency- to- string デコーダにおいて既存手法を上回る翻訳精度を達成

Encoding Source Language with Convolu5onal Neural Network for Machine Transla5on Fandong Meng, Zhengdong Lu, Mingxuan Wang, Hang Li, Wenbin Jiang, Qun Liu, ACL- IJCNLP 2015 すずかけ読み会奥村 高村研究室博士二年上垣外英剛 概要

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A ON-Center OFF-Center DeAngelis, Ohzawa, Freeman 1995 Nobel Prize 1981: Physiology and Medicine D.H. Hubel and T.N. Wiesel T.N. Wiesel D.H. Hubel V1/V2: (spikes) Display? Amplifiers and Filters V1 - simple

時空間特徴を用いた Web動画からの特定動作対応ショットの 自動抽出

Web 動画 画像を用いた 特定動作ショットの自動収集 DO HANG NGA 樋爪和也柳井啓司 電気通信大学情報工学科 背景 既存の動画学習手法制限のある動画像 (e.g. KTH, Caltech) 教師なし学習手法 Web 上の動画 教師信号あり 動画量が少ない 研究の目的 特定動作についての Web データを使用して その動作の対応ショットを自動抽出 大量の Web 動画 ランキング 学習の必要なし

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180 Vol. 35 No. 3, pp.180 185, 2017 Image Recognition by Deep Learning Hironobu Fujiyoshi and Takayoshi Yamashita Chubu University 1. 1990 2000 Scale-Invariant Feature Transform SIFT Histogram of Oriented

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東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻講師中山英樹 1. 画像認識分野における deep learning の歴史 2. 一般画像認識 :Deep learning 以前と以後で何が変わったか Bag-of-visual-words (VLAD, Fisher Vector) Convolutional neural network (ConvNets) 3. 最新の動向 今後の展望 ILSVRC

AI技術の紹介とセンサーデータ解析への応用

AI を活用したセンサーデータ解析 MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリンググループアプリケーションエンジニア吉田剛士 2018 The MathWorks, Inc. 1 AI を活用したセンサーデータ解析 11:20-11:50 MATLAB による AI 作成 アプリを使った簡易的な解析 学習モデルのパラメータ自動調整 学習モデルのスタンドアロン化 2 課題 : ターボファンエンジンの予知保全

新技術説明会　様式例

1 構造適応型深層学習法による異種データ の学習速度の向上と深層学習における 逐次的データの自動学習 県立広島大学高度人工知能プロジェクト研究センターセンター長 ( 兼 ) 経営情報学部教授市村匠 2 内容 1 構造適応型深層学習法の開発 2 異種データにおける学習速度の向上 3 逐次データの自動学習システムの開発 1 のアルゴリズムは既に論文発表済み.2,3 は未公開特許出願. 3 背景 近年,Deep

IPSJ SIG Technical Report Vol.2010-CVIM-170 No /1/ Visual Recognition of Wire Harnesses for Automated Wiring Masaki Yoneda, 1 Ta

1 1 1 1 2 1. Visual Recognition of Wire Harnesses for Automated Wiring Masaki Yoneda, 1 Takayuki Okatani 1 and Koichiro Deguchi 1 This paper presents a method for recognizing the pose of a wire harness

DEIM Forum 2018 C ARIMA Long Short-Term Memory LSTM

DEIM Forum 2018 C3-2 657 8501 1-1 657 8501 1-1 E-mail: snpc94@cs25.scitec.kobe-u.ac.jp, eguchi@port.kobe-u.ac.jp 1. ARIMA Long Short-Term Memory LSTM Bayesian Optimization [1] [2] Multi-Task Bayesian Optimization

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知能制御システム学 画像処理の基礎 (2) OpenCV による基本的な例 東北大学大学院情報科学研究科鏡慎吾 swk(at)ic.is.tohoku.ac.jp 2009.06.30 局所処理の例 空間フィルタリング 注目点の近傍 ( 典型的には 3x3 画素,5x5 画素,... など ) の画素値から, 出力 G x,y を定める { F i,j }, (i, j) Neighbor(x,y)

世界最先端 IT 国家創造宣言 ( 平成 28 年 5 月 20 日閣議決定 ) においても 様々な分野におけるデータ利活用の促進に技術的な側面から貢献するため 関係府省庁等が連携し 人工知能等に係る革新的な基盤技術の研究開発を強力に推進 とされている 安倍総理の指示により 平成 28 年 4 月に

次世代人工知能技術の研究開発 基本計画書 1. 目的 現在の人工知能技術 特に深層学習は 大量のデータを莫大な計算資源と電力を用いてコンピュータに学習させることで実現している しかし 適用分野においては大量のデータや莫大な計算資源等を用意すること自体が困難であり 人工知能技術が十分に活用できていない分野も多い ( 例えば 少ない症例データに基づく分析が必要な医療分野や バッテリー駆動のため計算性能を抑えている組込デバイス

色の類似性に基づいた形状特徴量CS-HOGの提案

IS3-04 第 18 回 画 像 センシングシンポジウム, 横 浜, 2012 年 6 月 CS-HOG CS-HOG : Color Similarity-based HOG feature Yuhi Goto, Yuji Yamauchi, Hironobu Fujiyoshi Chubu University E-mail: yuhi@vision.cs.chubu.ac.jp Abstract

3 2 2 (1) (2) (3) (4) 4 4 AdaBoost 2. [11] Onishi&Yoda [8] Iwashita&Stoica [5] 4 [3] 3. 3 (1) (2) (3)

(MIRU2012) 2012 8 820-8502 680-4 E-mail: {d kouno,shimada,endo}@pluto.ai.kyutech.ac.jp (1) (2) (3) (4) 4 AdaBoost 1. Kanade [6] CLAFIC [12] EigenFace [10] 1 1 2 1 [7] 3 2 2 (1) (2) (3) (4) 4 4 AdaBoost

音響モデル triphone 入力音声 音声分析 デコーダ 言語モデル N-gram bigram HMM の状態確率として利用 出力層 triphone: 3003 ノード リスコア trigram 隠れ層 2048 ノード X7 層 1 Structure of recognition syst

1,a) 1 1 1 deep neural netowrk(dnn) (HMM) () GMM-HMM 2 3 (CSJ) 1. DNN [6]. GPGPU HMM DNN HMM () [7]. [8] [1][2][3] GMM-HMM Gaussian mixture HMM(GMM- HMM) MAP MLLR [4] [3] DNN 1 1 triphone bigram [5]. 2

GTC Japan, 2018/09/14 得居誠也, Preferred Networks Chainer における 深層学習の高速化 Optimizing Deep Learning with Chainer

GTC Japan, 2018/09/14 得居誠也, Preferred Networks Chainer における 深層学習の高速化 Optimizing Deep Learning with Chainer Chainer のミッション Deep Learning とその応用の研究開発を加速させる 環境セットアップが速い すぐ習熟 素早いコーディング 実験の高速化 結果をさっと公開 論文化

Microsoft PowerPoint - １．プロセス制御の概要.pptx

プロセス制御工学 1. プロセス制御の概要 京都大学 加納学 Division of Process Control & Process Systems Engineering Department of Chemical Engineering, Kyoto University manabu@cheme.kyoto-u.ac.jp http://www-pse.cheme.kyoto-u.ac.jp/~kano/

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知能制御システム学 画像追跡 (1) 特徴点の検出と追跡 東北大学大学院情報科学研究科鏡慎吾 swk(at)ic.is.tohoku.ac.jp 2008.07.07 今日の内容 前回までの基本的な画像処理の例を踏まえて, ビジュアルサーボシステムの構成要素となる画像追跡の代表的手法を概説する 画像上の ある点 の追跡 オプティカルフローの拘束式 追跡しやすい点 (Harris オペレータ ) Lucas-Kanade

IPSJ SIG Technical Report Vol.2016-CSEC-75 No /12/1 3DCG CAPTCHA 1,a) (3D) 3DCG CAPTCHA CAPTCHA 3 3D CAPTCHA CAPTCHA 1 CAPTCHA 3 1. Web CA

3DCG CAPTCHA,a) 2 2 3 (3D) 3DCG CAPTCHA CAPTCHA 3 3D CAPTCHA CAPTCHA CAPTCHA 3. Web CAPTCHA(Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart) CAPTCHA OCR(Optical Character Recognition)

ワトソンで体感する人工知能 フォローアップ情報 株式会社リックテレコム / 書籍出版部 ( 最終情報更新日 :2018 年 4 月 5 日 ) [INDEX] 2018 年 4 月 1 日時点の IBM Watson 仕様変更について ( 著者 : 井上研一氏からのフォロー情報 ) [ 変更点 -1

ワトソンで体感する人工知能 フォローアップ情報 株式会社リックテレコム / 書籍出版部 ( 最終情報更新日 :2018 年 4 月 5 日 ) [INDEX] 2018 年 4 月 1 日時点の IBM Watson 仕様変更について ( 著者 : 井上研一氏からのフォロー情報 ) [ 変更点 -1] IBM Cloud の登録とライトアカウントについて [ 変更点 -2] IBM Cloud における

(MIRU2008) HOG Histograms of Oriented Gradients (HOG)

(MIRU2008) 2008 7 HOG - - E-mail: katsu0920@me.cs.scitec.kobe-u.ac.jp, {takigu,ariki}@kobe-u.ac.jp Histograms of Oriented Gradients (HOG) HOG Shape Contexts HOG 5.5 Histograms of Oriented Gradients D Human

Microsoft Word - 中井卒業論文.docx

学科名 Department 研究指導名 Research guidance 研究題目 Title 情報理工学科 オーディオビジュアル情報処理研究 卒業論文概要書 Summary of Bachelor s Thesis Date of submission: 02/06/2019 (MM/DD/YYYY) 氏名 Name 学籍番号 Student ID number 中井雄介 CD 1w130392-8

農業における深層学習の活用 Raspberry Piで実装するキュウリ選別システム #2018/08/31 SWEST20

農業における深層学習の活用 Raspberry Piで実装するキュウリ選別システム #2018/08/31 SWEST20 ハウス栽培で年間を通してキュウリを栽培 出荷 ほ場面積0.4ha 家族経営 機械化されたと言われる近代農業だが まだまだ手作業が多い 特に果菜類 農業の労働時間 品目別１０Aあたりの労働時間 10aあたりの労働時間 h 農林水産省 品目別経営統計 2007年 より ピーマン きゅうり

(Microsoft PowerPoint - \203|\203X\203^\201[\224\255\225\\\227p\216\221\227\ ppt)

Web ページタイプによるクラスタリングを用いた検索支援システム 折原大内海彰電気通信大学システム工学専攻 はじめに 背景 文書クラスタリングを用いた検索支援システム Clusty(http://clusty.jp/) KartOO(http://www.kartoo.com/) Carrot(http://www.carrot-search.com/) これらはすべてトピックによる分類を行っている

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自然言語処理論 I 12. テキスト処理 ( 文字列照合と検索 ) 情報検索 information retrieval (IR) 広義の情報検索 情報源からユーザの持つ問題 ( 情報要求 ) を解決できる情報を見つけ出すこと 狭義の情報検索 文書集合の中から ユーザの検索質問に適合する文書を見つけ出すこと 適合文書 : 検索質問の答えが書いてある文書 テキスト検索 (text retrieval)

コンピュータグラフィックス第6回

コンピュータグラフィックス 第 6 回 モデリング技法 1 ~3 次元形状表現 ~ 理工学部 兼任講師藤堂英樹 本日の講義内容 モデリング技法 1 様々な形状モデル 曲線 曲面 2014/11/10 コンピュータグラフィックス 2 CG 制作の主なワークフロー 3DCG ソフトウェアの場合 モデリング カメラ シーン アニメーション テクスチャ 質感 ライティング 画像生成 2014/11/10 コンピュータグラフィックス

st 202nd 203rd 204th 205th 206th 207th 208th

2008 年度下期未踏 IT 人材発掘 育成事業採択案件評価書 1. 担当 PM 田中二郎 PM ( 筑波大学大学院システム情報工学研究科教授 ) 2. 採択者氏名チーフクリエータ : 矢口裕明 ( 東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻博士課程三年次学生 ) コクリエータ : なし 3.

2008 年度下期未踏 IT 人材発掘 育成事業採択案件評価書 1. 担当 PM 田中二郎 PM ( 筑波大学大学院システム情報工学研究科教授 ) 2. 採択者氏名チーフクリエータ : 矢口裕明 ( 東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻博士課程三年次学生 ) コクリエータ : なし 3. プロジェクト管理組織 株式会社オープンテクノロジーズ 4. 委託金支払額 3,000,000 円 5.

データサイエンス講座第 3 回機械学習その 2 ロジスティクス回帰 カーネル法とサポートベクターマシン アンサンブル学習

データサイエンス講座第 3 回機械学習その 2 ロジスティクス回帰 カーネル法とサポートベクターマシン アンサンブル学習 ロジスティクス回帰 基本的には重回帰分析のモデルと考え方は似ている = 1 1+ ( ) 目的変数 = 係数 説明変数 + 定数 この式をグラフ化すると y は 0 1 に収まる ( シグモイド関数 ) トレーニングデータから確率を最大となる地点をもとめ それぞれの係数を求める

Twitter Twitter [5] ANPI NLP 5 [6] Lee [7] Lee [8] Twitter Flickr FreeWiFi FreeWiFi Flickr FreeWiFi 2. 2 Mikolov [9] [10] word2vec word2vec word2vec k

DEIM Forum 2018 H1-3 700-8530 3-1-1 E-mail: {nakagawa, niitsuma, ohta}@de.cs.okayama-u.ac.jp Twitter 3 Wikipedia Weblio Yahoo! Paragraph Vector NN NN 1. doc2vec SNS 9 [1] SNS [2] Twitter 1 4 4 Wikipedia

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MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY Vol. 35 No. 4 September 2017 187 CT 1 1 convolutional neural network; ConvNet CT CT ConvNet 2D ConvNet CT ConvNet CT CT Med Imag Tech 35 4 : 187 193, 2017 1. CT MR 1 501-1194

画像工学入門

セグメンテーション 講義内容 閾値法,k-mean 法 領域拡張法 SNAK 法 P タイル法 モード法 P タイル法 画像内で対象物の占める面積 (P パーセント ) があらかじめわかっているとき, 濃度ヒストグラムを作成し, 濃度値の累積分布が全体の P パーセントとなる濃度値を見つけ, この値を閾値とする. モード法 画像の輝度ヒストグラムを調べ その分布のモード ( 頻値輝度 ) 間の谷をしきい値とする

情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report 被写界深度に存在する主体物体の自動検出法の提案 萩原健太, 小枝正直 1 本研究では被写界深度に存在する物体の自動検出法の提案を提案する. 本手法を用いることにより,1 枚の静止画像中にある主体物体と非主体物体の分別が可能にな

被写界深度に存在する主体物体の自動検出法の提案 萩原健太, 小枝正直 1 本研究では被写界深度に存在する物体の自動検出法の提案を提案する. 本手法を用いることにより,1 枚の静止画像中にある主体物体と非主体物体の分別が可能になる. 具体的には, まず 2 種類のエッジ抽出を組み合わせることで被写界深度に含まれる主体物体の特徴点群を検出する. その後, 得られた特徴点群を包囲する領域を 2 種類の手法により動的に求める.

3: 2: 2. 2 Semi-supervised learning Semi-supervised learning [5,6] Semi-supervised learning Self-training [13] [14] Self-training Self-training Semi-s

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS TECHNICAL REPORT OF IEICE. 599-8531 1-1 E-mail: tsukada@m.cs.osakafu-u.ac.jp, {masa,kise}@cs.osakafu-u.ac.jp Semi-supervised learning

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深層学習技術の進展 ImageNet Classification 画像認識 音声認識 自然言語処理 機械翻訳 深層学習技術は これらの分野において 特に圧倒的な強みを見せている Figure (Left) Eight ILSVRC-2010 test Deep images and the cited4: from: ``ImageNet Classification with Networks et

N N 1,, N 2 N N N N N 1,, N 2 N N N N N 1,, N 2 N N N 8 1 6 3 5 7 4 9 2 1 12 13 8 15 6 3 10 4 9 16 5 14 7 2 11 7 11 23 5 19 3 20 9 12 21 14 22 1 18 10 16 8 15 24 2 25 4 17 6 13 8 1 6 3 5 7 4 9 2 1 12 13

事務連絡

共生社会に向けた人間調和型情報技術の構築 平成 22 年度採択研究代表者 H22 年度 実績報告 黄瀬浩一 大阪府立大学大学院工学研究科 教授 文字 文書メディアの新しい利用基盤技術の開発と それに基づく人間調和型情報環境の構築 1. 研究実施の概要文字 文書は我々の生活や知的活動と密接な関係にある 本研究の目的は 文字や文書を自由環境で瞬時に認識 検索する技術を用いて 人間と調和する情報環境を作り出すことである

人工知能学会インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング研究会 ( 第 7 回 ) SIG-AM-7-04 model with 9 weight layers(vgg9) の学習済みモデルを用いる.LSTM では, 本研究で作成した学習データセットの訓練データから言語モデルを生成する. 図 De

人工知能学会インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング研究会 ( 第 7 回 ) SIG-AM-7-04 深層学習による日本語キャプション生成システムの開発 Development of Japanese caption generation system by deep learning 小林豊 鈴木諒 谷津元樹 原田実 Yutaka Kobayashi, Ryo Suzuki, Motoki

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プロセス制御工学 6.PID 制御 京都大学 加納学 Division of Process Control & Process Systems Engineering Department of Chemical Engineering, Kyoto University manabu@cheme.kyoto-u.ac.jp http://www-pse.cheme.kyoto-u.ac.jp/~kano/

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空間フィルタリング (spatal lterng) 入力画像の対応する画素値だけではなく その周囲 ( 近傍領域 ) の画素も含めた領域内の画素値を用いて 出力画像の対応する画素値を計算する処理 入力画像出力画像入力画像出力画像 画素ごとの濃淡変換 ( 階調処理 ) 領域に基づく濃淡変換 ( 空間フィルタリング ) 空間フィルタ (spatal lter) 線形フィルタ (lnear lter) w

図 2: 高周波成分を用いた超解像 解像度度画像とそれらを低解像度化して得られる 低解像度画像との差により低解像度の高周波成分 を得る 高解像度と低解像度の高周波成分から位 置関係を保ったままパッチ領域をそれぞれ切り出 し 高解像度パッチ画像と低解像度パッチ画像の ペアとしてデータベースに登録する

Exemplar-Based Super-Resolution of Human Body Image in Surveillance Video 1 1,2 1 1 1 Kento Nishibori 1, Tomokazu TAKAHASHI 1,2, Daisuke DEGUCHI 1, Ichiro IDE 1 and Hiroshi MURASE 1 1 2 nishiborik@murase.m.is.nagoya-u.ac.jp

IS2-06 第21回画像センシングシンポジウム 横浜 2015年6月 画像をスーパーピクセルに変換する手法として SLIC[5] を用いる Achanta らによって提案された SLIC 2.2 グラフマッチング は K-means をベースにした手法で 単純な K-means に いる SPIN

Cosegmentation E-mail: {tamanaha, nakayama}@nlab.ci.i.u-tokyo.ac.jp Abstract Cosegmentation Cosegmentation Cosegmentation 1 Never Ending Image Learner[1] Google Cosegmentation Cosegmentation Rother [2]

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KLT はエネルギを集約する カルーネンレーベ変換 (KLT) で 情報を集約する 要点 分散 7. 9. 8.3 3.7 4.5 4.0 KLT 前 集約 分散 0.3 0.4 4.5 7.4 3.4 00.7 KLT 後 分散 = エネルギ密度 エネルギ と表現 最大を 55, 最小を 0 に正規化して表示した 情報圧縮に応用できないか? エネルギ集約 データ圧縮 分散 ( 平均 ) KLT 前

IPSJ SIG Technical Report Vol.2009-CVIM-167 No /6/10 Real AdaBoost HOG 1 1 1, 2 1 Real AdaBoost HOG HOG Real AdaBoost HOG A Method for Reducing

Real AdaBoost HOG 1 1 1, 2 1 Real AdaBoost HOG HOG Real AdaBoost HOG A Method for Reducing number of HOG Features based on Real AdaBoost Chika Matsushima, 1 Yuji Yamauchi, 1 Takayoshi Yamashita 1, 2 and

TC1-31st Fuzzy System Symposium (Chofu, September -, 15) cremental Neural Networ (SOINN) [5] Enhanced SOINN (ESOINN) [] ESOINN GNG Deng Evolving Self-

TC1-31st Fuzzy System Symposium (Chofu, September -, 15) Proposing a Growing Self-Organizing Map Based on a Learning Theory of a Gaussian Mixture Model Kazuhiro Tounaga National Fisheries University Abstract:

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20150528 信号処理システム特論 本日の内容 適応フィルタ ( 時間領域 ) 適応アルゴリズム (LMS,NLMS,RLS) 適応フィルタの応用例 適応処理 非適応処理 : 状況によらずいつでも同じ処理 適応処理 : 状況に応じた適切な処理 高度な適応処理の例 雑音抑圧, 音響エコーキャンセラ, 騒音制御など 時間領域の適応フィルタ 誤差信号 与えられた手順に従ってフィルタ係数を更新し 自動的に所望の信号を得るフィルタ

第 1 回ディープラーニング分散学習ハッカソン <ChainerMN 紹介 + スパコンでの実 法 > チューター福 圭祐 (PFN) 鈴 脩司 (PFN)

第 1 回ディープラーニング分散学習ハッカソン チューター福 圭祐 (PFN) 鈴 脩司 (PFN) https://chainer.org/ 2 Chainer: A Flexible Deep Learning Framework Define-and-Run Define-by-Run Define Define by Run Model

Kochi University of Technology Aca Title 環境分野への深層学習応用研究の立ち上げについて Author(s) 中根, 英昭, 若槻, 祐貴 Citation 高知工科大学紀要, 15(1): Date of issue U

Kochi University of Technology Aca Title 環境分野への深層学習応用研究の立ち上げについて Author(s) 中根, 英昭, 若槻, 祐貴 Citation 高知工科大学紀要, 15(1): 111-120 Date of 2018-07-31 issue URL http://hdl.handle.net/10173/1949 Rights Text version

Bluemix いつでもWebinarシリーズ 第15回 「Bluemix概説(改訂版)」

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課題 1-1 画像からの 3 次元形状推定 画像を刺激とした入力刺激の次元圧縮を行うため ヒトの視覚処理と似た画像処理を行うことで どのような情報が抽出可能であるかを調査した ヒトの一次視覚野で行われているような方位情報抽出をフィルタ処理により行った その方位情報をアルゴリズムにより加工することで

1. 実施機関 研究開発期間 研究開発費株式会社国際電気通信基礎技術研究所 平成 25 年度から平成 29 年度 (5 年間 ) 総額 799 百万円 ( 平成 25 年度 176 百万円 ) 2. 研究開発の目標 現在利用されている 4 種類の代表的な非侵襲脳活動計測法 EEG MEG fmri NIRS の様々な実験条件における測定データを予測するための ヒト脳機能データ推定システム を開発する

ディープラーニングとは AGENDA Qwiklabs/DIGITS の使い方 DIGITS による物体検出入門ハンズオン

ハンズオンラボ DIGITS による物体検出入門 山崎和博 ディープラーニング ソリューションアーキテクト エヌビディア ディープラーニングとは AGENDA Qwiklabs/DIGITS の使い方 DIGITS による物体検出入門ハンズオン ディープラーニングとは 様々な分野でディープラーニングを応用 インターネットとクラウド 医学と生物学 メディアとエンターテイメント セキュリティと防衛 機械の自動化

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リフレッシュ meet-up 機械学習のガクシュウ 2015 年 12 月 16 日 技術研究所井上祐寛 もくじ 機械学習とは 機械学習の分類 深層学習 Deep Learnig 研究の最新動向 最新の機械学習デモ Tensor Flow Google Cloud API Raspberry Pi で Watson 日本語質問応答システム 1 機械学習とは 機械が学習するってどういう事ですか? 機械はどうやって学習するの?

<4D F736F F F696E74202D B B836A F82C982E682E CC835E E93E089E6919C94468EAF82C98AD682B782E98CA48B F18F6F94C5816A2E >

ディープラーニングによる船舶のタンク ホールド内画像認識に関する研究 国 研究開発法 海上 港湾 航空技術研究所海上技術安全研究所 沖 平 勝 智之 次 1. 背景 2. ニューラルネットワークによる画像認識 ( 物体検出 ) 概要 A)R- B)Fast R-とFaster R- 3. タンク ホールド内画像認識処理システム 4. タンク ホールド内画像認識実験 I 5. タンク ホールド内画像認識実験

LBP 2 LBP 2. 2 Local Binary Pattern Local Binary pattern(lbp) [6] R

DEIM Forum 24 F5-4 Local Binary Pattern 6 84 E-mail: {tera,kida}@ist.hokudai.ac.jp Local Binary Pattern (LBP) LBP 3 3 LBP 5 5 5 LBP improved LBP uniform LBP.. Local Binary Pattern, Gradient Local Auto-Correlations,,,,