著者

前田 康成 後藤 文太朗 升井 洋志 桝井 文人 鈴木 正清 松嶋 敏泰

出版者

バイオメディカル・ファジィ・システム学会

雑誌

バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌 (ISSN:13451537)

巻号頁・発行日

vol.15, no.1, pp.69-81, 2013-06-28 (Released:2017-09-04)

参考文献数

14

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従来からマルコフ決定過程(MDP)を用いたロールプレイングゲーム(RPG)のモデル化が行われている.しかし,RPGの攻略法を能動的に学習する研究は行われていない.そこで,本研究では,真のパラメータが未知のMDPで表現されたRPGにおける期待総利得をベイズ基準のもとで最大にする攻略法を求める能動的な学習方法を提案する.シミュレーションをとおして,提案方法の有効性を確認する.

著者

前田 康成 後藤文太朗 升井 洋志 桝井 文人 鈴木 正清

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.53, no.6, pp.1608-1616, 2012-06-15

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従来からマルコフ決定過程(MDP)を用いたロールプレイングゲーム(RPG)のモデル化が行われている.従来研究ではRPGが部分的にモデル化されている.本研究では,MDPを用いてより一般的なRPGのモデル化を行う.最初にMDPの真のパラメータ既知の場合に相当するRPGについて,報酬の期待値を最大にするアルゴリズムを提案する.次にMDPの真のパラメータ未知の場合に相当するRPGについて,ベイズ基準のもとで報酬を最大にするアルゴリズムを提案する.次にMDPの真のパラメータ未知の場合に相当するRPGについて,学習データを用いて報酬を近似的に最大にするアルゴリズムを提案する.

著者

前田 康成 後藤 文太朗 升井 洋志 桝井 文人 鈴木 正清 松嶋 敏泰

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会論文誌. A, 基礎・境界 (ISSN:09135707)

巻号頁・発行日

vol.96, no.8, pp.572-581, 2013-08-01

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近年,遊び手である人間の負荷を軽減することを目的に,遊び手が操作するキャラクタであるプレイヤキャラクタ(PC)以外にコンピュータが操作するキャラクタであるノンプレイヤキャラクタ(NPC)が導入されたロールプレイングゲーム(RPG)が増えてきた.従来からマルコフ決定過程(MDP)を用いたRPGのモデル化が行われているが,NPCを伴うRPGのMDPを用いたモデル化はまだ行われていない.そこで,本研究では,MDPを用いてNPCを伴うRPGのモデル化を行う.更に,MDPの真のパラメータ未知の場合に相当するNPCを伴うRPGについて,報酬の期待値をベイズ基準のもとで最大にする攻略法を算出するアルゴリズムを提案する.

著者

前田 康成

出版者

バイオメディカル・ファジィ・システム学会

雑誌

バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌 (ISSN:13451537)

巻号頁・発行日

vol.22, no.1, pp.13-19, 2020

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<p>近年,株価予測について多く研究されている.従来研究では予測対象銘柄の学習データが利用されている.しかし,現実には予測対象銘柄の学習データが存在しないことも多い.そこで,本研究ではベイズ統計に基づいて予測対象銘柄以外の既存データを学習データとして利用する.従来研究では全結合ニューラルネットワークを用いた深層学習を株価予測に適用している.本研究では,ベイズ統計に基づく全結合ニューラルネットワークを用いた深層学習を株価予測に適用する.本研究は従来研究のベイズ統計の視点による拡張研究の一種である.新しい予測方法を提案し,株価予測実験と投資シミュレーションの結果を紹介する.投資シミュレーションの結果に基づいて提案方法の有効性を確認する.</p>

著者

前田 康成 後藤 文太朗 升井 洋志 桝井 文人 鈴木 正清 松嶋 敏泰

出版者

バイオメディカル・ファジィ・システム学会

雑誌

バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌 (ISSN:13451537)

巻号頁・発行日

vol.15, no.1, pp.69-81, 2013

参考文献数

14

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従来からマルコフ決定過程(MDP)を用いたロールプレイングゲーム(RPG)のモデル化が行われている.しかし,RPGの攻略法を能動的に学習する研究は行われていない.そこで,本研究では,真のパラメータが未知のMDPで表現されたRPGにおける期待総利得をベイズ基準のもとで最大にする攻略法を求める能動的な学習方法を提案する.シミュレーションをとおして,提案方法の有効性を確認する.

著者

吉田 秀樹 中野 正博 行正 徹 前田 康成 横野 和也 羽山 雄偉

出版者

バイオメディカル・ファジィ・システム学会

雑誌

バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌 (ISSN:13451537)

巻号頁・発行日

vol.12, no.1, pp.9-18, 2010-05-11 (Released:2017-09-02)

参考文献数

23

被引用文献数

4

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1オクターブに帯域制限した音響波形の極大値と極小値の情報があれば、元の波形を組み立てて情報を再現することができる。位相情報と振幅包絡はそれぞれ音源定位と音声情報の運び手の1つと関係付けられているので、計測した極値の位相と振幅方向の誤差のどちらが合成音の音質に重大な影響を及ぼすかについては関心が持たれるところである。そこで位相誤差と振幅誤差を独立に与えた合成音の主観評価をしたところ、2種類の合成音の波形と元の波形との二乗誤差は等しいにもかかわらず、位相誤差が有意に音質の劣化を招いていることを観察した。加えて極値を最小二乗推定することで位相誤差を4%未満に抑制すれば、合成音の音質が改善された。以上より、聴性認識は振幅より位相の検出に敏感にできており、位相誤差を算出すれば合成音の音質を見積もるための指標に利用できることが示唆された。

著者

桑田 修平 前田 康成 松嶋 敏泰 平澤 茂一

雑誌

情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM) (ISSN:18827780)

巻号頁・発行日

vol.6, no.1, pp.20-30, 2013-03-12

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推薦問題を扱うためのより一般化されたマルコフ決定過程モデルに対して,ベイズ基準のもとで最適な推薦ルールを履歴データから求める方法を提案する.推薦問題に関する研究において,これまで,ある商品を推薦した結果どの商品が買われたのか(推薦結果)や,さらには,一定期間内に行った複数の推薦結果が考慮されることはほとんどなかった.これに対して,マルコフ決定過程モデルを用いることで上記2点を初めて考慮した手法が提案されている.提案法は,その従来研究のモデルを一般化した点に新規性がある.また,もう1つの新規性として,推薦ルールを求めるためのプロセスを統計的決定問題として厳密に定式化した点がある.従来のモデルを一般化することで,マルコフ決定過程モデルを用いた推薦手法の適用領域が拡大され,かつ,推薦する目的に対して最適な推薦が行えるようになった.人工データを用いた評価実験により,提案する推薦手法の有効性を確認した.

著者

吉田 秀樹 中野 正博 行正 徹 福地 博行 進藤 覚弥 有田 敏彦 鞘師 守 前田 康成 羽山 雄偉 横野 和也

出版者

バイオメディカル・ファジィ・システム学会

雑誌

バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌 (ISSN:13451537)

巻号頁・発行日

vol.12, no.1, pp.19-28, 2010-05-11

参考文献数

31

被引用文献数

3

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先行報告した音声帯域(80-5,120Hz)のデータ収集システムの性能改善を実施した。同システムは従来のPCMデータを、6帯域に分割された時間-周波数平面を構成する極大値と極小値の時系列に変換し、聴性認識の研究や応用製品の開発に資することを目的とする。帯域制限波の極値の記録から元の音響情報は再生できるので、許容誤差内で高速に極値を記録することが課題であった。解決の鍵は極値を推定することに見出され、標本化周波数を従来値の44,100Hzから22,050Hzに下げたことで、より少ない入力データから情報抽出が実現し、計算時間の約67%が短縮された。さらに共有メモリの設計をブロック長16,384バイト、ブロック数2とし、3種類の汎用フォーマットを提案したことで、ファイル容量の約65%が削減され、6秒毎に出力されていたファイルが約1.5秒毎に生成できる様に改良された。

著者

桑田 修平 前田 康成 松嶋 敏泰 平澤 茂一

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)

巻号頁・発行日

vol.2012, no.8, pp.1-6, 2012-05-10

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推薦問題を扱うためのより一般化されたマルコフ決定過程モデルに対して,ベイズ基準のもとで最適な推薦ルールを履歴データから求める方法を提案する.提案法の特徴は,ある商品を推薦した後に何が買われたのかを考慮していること,さらに,一回の推薦結果だけでなく一定期間内に行った複数の推薦結果を評価している点にある.ここで,従来の推薦手法と大きく異なる点は,推薦ルールを求めるためのプロセスを統計的決定問題として厳密に定式化したことにある.その結果,推薦する目的に対して最適な推薦が行えるようになった.人工データを用いた評価実験により,提案する推薦手法の有効性を示す.In this paper, we proposed a general markov decision process model for the recommendation system. Furthermore, based on the bayesian decision theory, we derived the optimal recommendation lists from the proposed model using historical data. Our method takes into account not only the purchased items but also the past recommended items within a given period. Here, the unique thing about this paper is that we formulate the process to get the recommendation lists as the statistical decision problem. As a result, we can obtain the most suitable recommendation lists with respect to the purpose of the recommendation. We show the experimental results by using artificial data that our method can obtain more rewards than the conventional method gets.