auto-encoder

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グラフ埋め込み多層カーネルリッジ回帰によるワンクラス分類(Graph-Embedded Multi-layer Kernel Ridge Regression for One-class Classification)

田中専務拓海先生、最近部下から「ワンクラス分類って重要です」と言われまして、正直ピンと来ないんですが、どんな場面で必要になるんでしょうか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!One-Class Classification (OCC)(一クラス分類)は、正常データだけで異常や外れ値を

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楽器音の生成における敵対的自己符号化器と音楽的条件付け(Assisted Sound Sample Generation with Musical Conditioning in Adversarial Auto-Encoders)

田中専務拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下から『AIで音源ライブラリを自動生成できる』と聞いて驚いたのですが、本当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!大丈夫ですよ、可能性と限界を分けて説明します。まず結論を三つで示すと、現場適用性は高い、表現制

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参照商品検索(Reference Product Search)

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から「参照商品を自動で探せる技術を入れるべきだ」と言われたのですが、正直ピンと来ません。何が変わるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!参照商品検索は、ある商品に対して比較や代替、価格判断で使える候補群を自動的に見つける技術

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逐次的な物体分割におけるActor-Criticの提案(Actor-Critic Instance Segmentation)

田中専務拓海先生、最近部下から「逐次的に物体を分割する論文が良いらしい」と聞きましたが、正直ピンと来ません。これって要するに何が違うんですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!簡単に言うと、この研究は画像中の物体を一度に全部ではなく、順番に一つずつ切り出していく方式を強化学習で学ば

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VAEを用いた深層話者埋め込みの正則化(VAE-based regularization for deep speaker embedding)

田中専務拓海先生、最近部下が「VAEでx-vectorを整えるとPLDAが効く」って言ってきましてね。正直、耳慣れない言葉ばかりで混乱しているんですが、要するに何が変わるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、順を追って整理しますよ。結論を先に言うと、この研究は「話

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インスタンス単位のメタ正規化がもたらす現場的価値(Instance-Level Meta Normalization)

田中専務拓海先生、最近部下から「正規化(normalization)が重要だ」と聞きまして、何だか現場のデータの話と結びつきません。要するに我々がやるべきことは何でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!正規化というのは、機械学習で使うデータや内部の特徴を扱いやすく整える処理で

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非同期行動列を生成する確率モデルの提案(A Variational Auto-Encoder Model for Stochastic Point Processes)

田中専務拓海先生、最近部下から「時系列のアクション予測にVAEを使う論文がある」と聞きまして、正直ピンと来ないんです。うちの現場で役に立つんでしょうか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫です、分かりやすく整理しますよ。端的に言うと、この論文は「アクションの発生時刻と種類の不確

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双方向予測による深層予測型ビデオ圧縮(Deep Predictive Video Compression with Bi-directional Prediction)

田中専務拓海先生、最近の論文で「深層学習を使ったビデオ圧縮」が注目されていると聞きました。要するに、動画ファイルをもっと小さくできるという話ですか?当社の設備動画も圧縮できるなら投資を考えたいのですが、何が新しいのか掴めていません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、まず結論

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マルウェア検出における機械学習と深層学習の現状(Malware Detection using Machine Learning and Deep Learning)

田中専務拓海先生、最近うちの現場で「マルウェア対策にAIを使おう」と言われているのです。正直、何がどう凄いのか分からなくて困っています。これは本当に投資に値しますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、これは経営判断の論点がはっきりしていれば評価できるんですよ。要点は三つです

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Gated-GANによる多コレクションスタイル転送の意義(Gated-GAN: Adversarial Gated Networks for Multi-Collection Style Transfer)

田中専務拓海先生、最近部下から『AIで画像を違う画風に変換できます』と聞いているのですが、どれだけ実務で役に立つ技術なのか全く分からなくてして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!安心してください、今日は画像の『画風変換(style transfer)』の研究の一つを、経営判断に直結