auto-encoder

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ピッチアクセント注釈の誤りがニューラル音声合成に与える影響(Investigating accuracy of pitch-accent annotations in neural network-based speech synthesis and denoising effects)

田中専務拓海先生、最近AIの話が多くて現場からも「音声をもっと良くしろ」と言われるのですが、論文で何が分かったのか、要点を簡潔に教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!結論を3行で言いますと、1) 日本語のピッチアクセント情報に誤りがあると合成音声品質が落ちる、2)

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表現学習に基づくニューラルネットワークの正則化(Neural Networks Regularization Through Representation Learning)

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『少ないデータでもディープラーニングを効かせられる手法』という論文を渡されて、正直何が書いてあるのかピンと来ません。導入する価値があるか、まずは筋道だけ教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理でき

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スケーラブルな畳み込み辞書学習と制約付き再帰スパースオートエンコーダ(Scalable Convolutional Dictionary Learning with Constrained Recurrent Sparse Auto-Encoders)

田中専務拓海先生、最近うちの若手が「CRsAEが良い」と言っているのですが、正直何を根拠にそう言っているのか分かりません。要するに現場で使えるものなのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、難しく見える名前でも、要点は三つです。まず学習したフィルタが本当に意味を持つこ

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位相を保つ潜在表現による変分オートエンコーダの探究(Explorations in Homeomorphic Variational Auto-Encoding)

田中専務拓海先生、最近部下から『データの潜在空間を工夫すべきだ』と言われて困っています。そもそも潜在空間って何ですか、大きな設備投資が必要なら躊躇しますよ。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!潜在空間とは「データを小さく整理する引き出し」ですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ、ま

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大規模産業センサ信号解析のための再帰オートエンコーダ(Recurrent Auto-Encoder Model for Large-Scale Industrial Sensor Signal Analysis)

田中専務拓海先生、最近現場から「センサがいっぱいで手に負えない」と相談がありまして、ちょっと論文を見せてもらったのですが難しくて。要するに現場のセンサ大量データから状態を自動で見分けられる、そういう話ですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!はい、その論文は産業用の大量センサ信号を

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Fisher–Shannon平面で読み解くVAEの本質(Understanding VAEs in Fisher-Shannon Plane)

田中専務拓海先生、最近部下から「VAEを使って生成モデルを改善できます」と言われまして、正直何から聞けばいいのか分かりません。要点だけ教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、簡潔に結論だけ先に述べます。今回の論文は、Variational Auto-Enco

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深層スパース信号表現(Deeply-Sparse Signal rePresentations, DS2P)

田中専務拓海先生、最近部下から『ディープなスパース表現』って論文が良いって聞いたのですが、正直言って用語からして分かりません。うちの現場で投資対効果が取れるかを知りたいのですが、要点だけ教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、簡単にお伝えしますよ。要点を3つ

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Simulated Flying Shapes と Simulated Planar Manipulator データセットの紹介(Introducing the Simulated Flying Shapes and Simulated Planar Manipulator Datasets)

田中専務拓海先生、最近部下から「まずはデータセットを整備してモデルの挙動をチェックすべきだ」と言われているのですが、動画予測系の話になると途端に訳が分からなくなりまして。要点を教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の論文は「扱いや

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Subject2Vec: 画像パッチ集合から患者レベルの表現を作る手法(Subject2Vec: Generative-Discriminative Approach from a Set of Image Patches to a Vector)

田中専務拓海先生、今日は論文の概要をできるだけ端的に教えてください。うちみたいな現場でも意味があるものですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!簡単に言うと、この論文は「たくさんの小さな画像の切れ端(パッチ)を集めて、1つの患者レベルのベクトルにする」技術です。変動する枚数の画像で

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拡散MRIに基づく軽度外傷性脳損傷の検出(MTBI Identification From Diffusion MR Images Using Bag of Adversarial Visual Features)

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下から『病院の画像解析でAIを使えば将来的に業務提携ができる』と言われまして、論文を読んでみようかと考えたのですが、どこから手を付けてよいかわかりません。今回の論文は何をやっているのですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大雑把に言えば