6 0 0 0 OA 大学教育を革新するポスト・ラーニングコモンズの創出
大学図書館による学習コンテンツの提供,ラーニングコモンズおよび学習支援サービスの有機的結合によって形成される新しい学習環境が学生の学習行動,情報探索行動にどのように影響を与えるかを明らかにし今後の学習環境整備の方向性を示すことを目的として,千葉大学アカデミック・リンクを対象に学際的なアプローチの下,定量的,定性的調査分析を実施した。その結果,新しい学習環境が学生の多様なニーズを満たしていること,また,間接的ながら,学習成果に影響を与えていることが示唆された。
1 0 0 0 OA 歩行ロボットのためのカリキュラム強化学習における地形パラメータ化
- 著者
- 佐々木 汐 岡本 航昇 大里 虹平 川本 一彦
- 出版者
- 一般社団法人 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集 第35回 (2021)
- 巻号頁・発行日
- pp.2Yin509, 2021 (Released:2021-06-14)
強化学習によるロボット制御では,シミュレーション環境で方策を獲得し,それを現実環境に適用することが一般的になりつつある.シミュレーション環境と現実環境にはギャップがあるため,それを埋めるために,さまざまなシミュレーション環境で学習させておく方法が提案されている.本研究では,歩行ロボットのために,シミュレーション環境の地形形状を徐々に複雑にしていくカリキュラム強化学習を提案する.提案方法では,地形形状をイジングモデルで表現し,その相互作用パラメータを地形形状の複雑さの決定に用いる.イジングモデルの性質から,相互作用パラメータが大きいとき地形は平らになり,小さくしていくと凹凸が発生する.評価実験では,この地形パラメータ化によるカリキュラム強化学習の有効性を示している.
- 著者
- 白濱 淳也 川本 一彦
- 出版者
- 人工知能学会
- 雑誌
- 2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)
- 巻号頁・発行日
- 2019-04-08
確率的正則化のモデルやアテンション機構を組み合わせ,より高性能な確率的正則化のモデルを作成する.ShakeDrop を軸にStochastic Depth と SENet を組み合わせる.データセットの CIFAR-100 を用いて誤認識率で比較した結果,提案する手法は全て ShakeDrop 単独よりも低くなった.
- 著者
- 浅沼 仁 川本 一彦 岡本 一志
- 雑誌
- 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
- 巻号頁・発行日
- vol.2015-CVIM-195, no.59, pp.1-4, 2015-01-15
全方位画像では位置による物体の見えの変化が大きく,従来の見えに基づく特徴による分類では人の識別が難しい.本研究では,Deep Convolutional Neural Network を全方位画像からの人検出に応用する.Deep Learning では学習に大量の学習サンプルが必要となるが,手作業で作成することは時間的な問題から現実的でない.少ない学習サンプルから大量の学習サンプルを生成し,生成された学習サンプルでも学習が行えることを示す.また,実環境下で HOG 画像特徴量と Real AdaBoost を用いた人検出法と比較し,識別率が向上することを示す.