CATEGORY

Deep Learning

627
  • 論文研究

RGB-D画像における制約付きパラメトリック提案とプーリング手法（Constrained Parametric Proposals and Pooling Methods for Semantic Segmentation in RGB-D Images）

田中専務拓海先生、最近うちの若手から「RGB-Dのセマンティックセグメンテーション」って論文を勧められましたが、正直何が新しいのか分かりません。投資する価値がある技術でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、分かりやすく整理しますよ。結論を先に言うと、この論文は「色（R

  • Deep Learning
  • 論文研究

ペアド・アソシエイト画像学習による無監督マルチモーダル記憶（Learning Paired-associate Images with An Unsupervised Deep Learning Architecture）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『この論文を読め』と言われたのですが、正直デジタルは得意でなくて…。これ、経営判断にどう関係しますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。まずこの研究は『ある入力を与えたら別の関連する出

  • Deep Learning
  • 論文研究

画像のノイズ除去のための深層信念ネットワーク（Deep Belief Networks for Image Denoising）

田中専務拓海先生、この論文のタイトルを見たら「深層信念ネットワーク」だそうで。うちの現場でも画像のノイズが問題になっていまして、要するに写真や検査画像の雑音を自動で取る技術という理解でいいのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！基本的にはおっしゃる通りで、画像のノイズ除去（

  • Neural Networks
  • , Deep Learning
  • 論文研究

複素数値ディープネットワークにおける神経同期（Neuronal Synchrony in Complex-Valued Deep Networks）

田中専務拓海先生、最近部下から「同期（synchrony）を取り入れたニューラルネットが面白い」と聞いたのですが、正直よく分かりません。うちの現場で何が変わるのか、端的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！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。同期は「時

  • Neural Networks
  • , Deep Learning
  • 論文研究

深層学習のための生成的ニューロ進化（Generative NeuroEvolution for Deep Learning）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「進化的アルゴリズムを使った研究が面白い」と聞きまして、論文の要旨を教えていただけますか。正直、進化という言葉だけで難しそうに感じております。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！田中専務、それはまさに「HyperNEAT」と呼

  • Neural Networks
  • , Deep Learning
  • 論文研究

Cellular Automata based Feedback Mechanism in Strengthening biological Sequence Analysis Approach to Robotic Soccer（ロボットサッカーにおける生物配列解析アプローチを強化するセルラーオートマタベースのフィードバック機構）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下から『AIを使って現場の動きを分析すれば効率化できる』と言われまして、具体例を見せてほしいのですが、ロボットサッカーを題材にした論文があると聞きまして、それ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！ロボットサッカーの研究

  • Reinforcement Learning
  • , Deep Learning
  • 論文研究

最適制御のための深層および再帰的アーキテクチャの探究（Exploring Deep and Recurrent Architectures for Optimal Control）

田中専務拓海先生、最近うちの現場で「深層学習を制御に使えないか」と言われているのですが、正直よく分かりません。要するに何が変わるのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ。一言で言えば、より複雑な動きを一つの“頭”で学ばせられるようになるんですよ。まずは要点を三つにま

  • Reinforcement Learning
  • , Neural Networks
  • , Deep Learning
  • 論文研究

タスクスケジューリング問題に対するワークフロー予測アプローチ (A Workflow-Forecast Approach To The Task Scheduling Problem In Distributed Computing Systems)

田中専務拓海さん、最近部下から「学術用クラスタで機械学習を使ってスケジューリングを改善できる」と聞きまして、具体的に何が変わるのか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！結論から言うと、この研究は将来に来るジョブ（仕事）を予測して、リソース配分を先回りすること

  • Deep Learning
  • 論文研究

顔認識に効く汎用画像分類アプローチ（Generic Image Classification Approaches Excel on Face Recognition）

田中専務拓海先生、最近部下が顔認識の論文を持ってきて、『特別な手法は要らない』と言うのですが、本当でしょうか。現場導入を考えると不安でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、『汎用の画像分類パイプラインが顔認識でも非常に強い』と示した研究です。大丈夫、一緒に分解して

  • Deep Learning
  • , Classification
  • 論文研究

スパース性に基づくポアソン雑音除去と辞書学習（Sparsity Based Poisson Denoising with Dictionary 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「夜間撮影や顕微鏡画像のノイズ対策に論文がある」と聞きまして、要点だけ簡単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！本論文は「ポアソン雑音（Poisson noise）に対して、パッチ単位でスパース表現と辞書学習を

  • Deep Learning