著者

関野 雅則 木村 俊一 越 裕

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.27, 2013

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畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、特徴抽出ユニットのフィルタ係数をニューラルネットワークの枠組みで学習する方式であり、画像の識別で高い識別性能が知られているが、その特徴抽出ユニットの構成にはさまざまなバリエーションがある。本稿では、最適な特徴抽出ユニットの構成を探るため、特徴抽出ユニットの正規化層およびプーリング層を変更した複数のCNNを、手書き数字データベースMNISTで評価した。

著者

石井 亮 土基 善文 稲場 道明 上原 北斗 島田 伊知朗 木村 俊一

出版者

広島大学

雑誌

基盤研究(C)

巻号頁・発行日

2006

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A型クライン特異点の極小解消上の例外集合に台を持つ連接層の導来圏に関して, Bridgelandの定義した安定性条件の空間を決定し, 特にそれが連結かつ単連結であることを示した. また, ダイマー模型にそれぞれ適当な条件を課すと, 付随する箙の表現のモジュライ空間が, 対応する3次元特異点のクレパント解消になり, 箙の道代数はその非可換クレパント解消であることを示した. 特殊McKay対応との関係も明らかにした.

著者

佐藤 周友 朝倉 政典 木村 俊一 斎藤 秀司 山崎 隆雄

出版者

中央大学

雑誌

基盤研究(B)

巻号頁・発行日

2011-04-01

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代数的な多様体(代数方程式で定義された図形)の上のベクトル束を調べる道具としてチャーン類というものがある。これはベクトル束がどれくらい(あるいは、どのように)ねじれているかをコホモロジーとよばれる線形空間の中で測る「物差し」である。本研究では、「そもそもチャーン類はどのようなコホモロジーの中で定義され得るのか?」という素朴な疑問から出発し、最小の条件(公理)を定式化した。さらにそのようなコホモロジーにおいてリーマン・ロッホの定理が実際に成り立つことも証明した。

著者

木村 俊一 澤木 勝茂 井上 昭彦 鈴木 輝好 辻村 元男 鈴木 淳生 高嶋 隆太 八木 恭子 後藤 允 中野 張

出版者

関西大学

雑誌

基盤研究(A)

巻号頁・発行日

2008

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「OR指向ファイナンス」とは,数理ファイナンス理論をオペレーションズ・リサーチ(OR)における意思決定支援という観点からそのモデル作りを見直そうという本研究の基本概念である.この基本概念の下に,5つの研究テーマ(1) オプション価格評価;(2) 仕組債の価格評価;(3) 数理ファイナンス理論 (4) 企業ファイナンスにおける価値評価;(5) リアルオプションに対する数理モデルの開発とそれらの応用に関する研究を行い,数多くの国際的な研究成果を得た.

著者

木村 俊一

出版者

公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会

雑誌

オペレーションズ・リサーチ : 経営の科学 (ISSN:00303674)

巻号頁・発行日

vol.29, no.7, pp.431-439, 1984-07-01