著者

関 喜史 福田 一郎 松尾 豊

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.26, 2012

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SNSなどのWebサービスにおいて、ユーザ同士の交流を活性化させるためにユーザ推薦機能がある。 過去提案されてきた手法は既存の友人関係ネットワーク全体を利用するものがほとんどだが、本研究では多くのSNSに存在するコミュニティ機能のネットワーク構造を利用し、関係の属性を生かしたユーザ推薦手法を提案する。

著者

山川 宏 田和辻 可昌 芦原 佑太 布川 絢子 荒川 直哉 高橋 恒一 松尾 豊

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2023, no.AGI-025, pp.06, 2023-11-05 (Released:2023-11-24)

著者

河村 和紀 池之内 颯都 石川 峻弥 村上 綾菜 河野 慎 松尾 豊

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37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.2G4OS21d04, 2023 (Released:2023-07-10)

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本論文では、グラフで表される環境において事前知識を有効に活用して最適な方策を求めるための世界モデルに基づく強化学習手法を紹介する。ゲームや交通ネットワーク、知識グラフ、社会ネットワーク、通信ネットワークなど、仮想世界や現実世界においてグラフで表される環境は多い。これらの環境で最適な方策を求めるための手法はいくつかあるが、既存の研究においては、類似した環境下で獲得した事前知識を新たな方策を学習する際に活用できていない。そこで、本研究ではグラフで表される環境に対する事前知識を獲得した状態でより良い方策を学習する手法を提案する。また、グラフで表される迷路ゲームをシミュレーションし、提案手法が事前知識を用いない単純な強化学習モデルよりも性能が良いことを示す。

著者

渡辺 哲朗 松尾 豊

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29回 (2015) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.4M11, 2015 (Released:2018-07-30)

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政治資金の不適切な収支は社会的注目度の高い問題であり、不適切な政治活動実態は見逃されるべきではない。本研究では、Web上の情報を用いることによって政治資金収支報告書を分析し、不適切な政治資金の収支を自動検出するための手法の提案を目指す。政治資金収支報告書に記載のある収支相手の名称・住所などを用いて、関連情報をWeb上から効果的に抽出し、これを外部情報として利用することにより、適正性の判定を試みる。

著者

上條 達也 石本 幸暉 松嶋 達也 岩澤 有祐 松尾 豊

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37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.2G1OS21c01, 2023 (Released:2023-07-10)

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人間は環境の構造を理解し,複数モダリティからなる感覚器官からの情報を処理することで実世界で様々なスキルを獲得できる.人間のように多様なスキルを自律的に獲得できる知能ロボットの実現を目指す上で,複数モダリティからなるセンサ情報から世界モデルを学習し,モデルベース強化学習を行う手法は,自然なアプローチである.本稿では,ロボットアームのPick and Placeタスクにおいて,世界モデルに基づくモデルベース強化学習手法であるDreamerアルゴリズムを用いて,実ロボットアームの手先に触覚センサを取り付け,観測に用いることで,学習にかかる時間が短縮されることを検証する.また,実ロボットを用いて深層強化学習によりマニピュレーションタスクを学習させる際の学習環境について考察を行う.

著者

鈴木 雅大 金子 貴輝 谷口 尚平 松嶋 達也 松尾 豊

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33回 (2019) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.1L2J1105, 2019 (Released:2019-06-01)

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近年,深層生成モデルの研究は急速に進んでおり,それらを簡潔かつ汎用性高く実装できるフレームワークが求められる.本研究では,最新の複雑な深層生成モデルの特徴として,確率分布によるネットワークの隠蔽,および複数の誤差関数から目的関数が構成されているという2点に着目し,それらを達成する新たな深層生成モデルライブラリ,Pixyzを提案する.本論文では,提案ライブラリが簡単な深層生成モデルの実験において,既存の確率モデリング言語であるPyroよりも高速で動作することを示し,さらに既存の確率モデリングライブラリでは実装できない複雑な深層生成モデルについて,容易かつ簡潔に実装できることを示す.

著者

青木 瑞穂 藤重 天真 塚本 慧 藤本 昌也 鈴木 雅大 松尾 豊

雑誌

2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

巻号頁・発行日

2023-04-06

著者

谷口 尚平 鈴木 雅大 岩澤 有祐 松尾 豊

雑誌

2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

巻号頁・発行日

2023-04-06

著者

河村 和紀 池之内 颯都 石川 峻弥 村上 綾菜 河野 慎 松尾 豊

雑誌

2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

巻号頁・発行日

2023-04-06

著者

山川 宏 市瀬 龍太郎 太田 正幸 加藤 義清 庄司 裕子 松尾 豊

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.21, no.3, pp.360-370, 2006-05-01 (Released:2020-09-29)

著者

塩谷 碩彬 那須野 薫 松尾 豊

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31回 (2017)

巻号頁・発行日

pp.2B14, 2017 (Released:2018-07-30)

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深層強化学習は学習に多くの試行回数を必要とする。この問題を緩和する方法としてモデルベース強化学習があり、さらにモデルフリーの強化学習を組み合わせることで環境のモデルによる方策への制約を緩和しようという試みがある。本研究ではモデルベース学習を活用してモデルフリーの深層強化学習の手法であるDeep Deterministic Policy Gradientのサンプル効率が改善されるか否かを分析する。

著者

湯川 直旺 鈴木 雅大 松尾 豊

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36回 (2022)

巻号頁・発行日

pp.2G5OS18a02, 2022 (Released:2022-07-11)

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脳活動データからのinner speechのデコードは, 障害を抱えた患者の意思疎通の円滑化や, メタ認知理解などに繋がると考えられる. 先行研究では, 深層学習モデルEEGNet を用いて実験が行われたが, 4 クラス分類のタスクで30% ほどの正答率であった. ここで, 転移学習を用いた特徴量抽出の精緻化が有効であると考えられる. しかしinner speech に転移学習が用いられた研究は未だなく, EEGデータ一般でも, 異なるタスクのデータや, EEG以外のデータの転移学習における有効性については, 十分に検証がなされていない. 本研究では, inner speech データセットに, ドメインやデータ量の異なるデータセットを用いた転移学習を行い, 特徴量抽出の改善を検証した. 結果, 異なる被験者のデータを用いた転移学習による精度の向上が確認できたが, 異なるタスクのEEGデータを用いた場合は精度は改善しなかった. 一方で画像データセットは, 凍結する層を工夫することで, EEGデータとは性質が異なるにも関わらず, 精度の向上が確認された.

著者

栗原 聡 松尾 豊

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.29, no.2, pp.166, 2014-03-01 (Released:2020-09-29)

著者

松嶋 達也 古田 拓毅 顧 世翔 松尾 豊

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34回 (2020)

巻号頁・発行日

pp.2D5OS18b03, 2020 (Released:2020-06-19)

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強化学習において,環境とオンラインに相互作用するコストの高い問題では,事前にデータセットを用意しておき方策を学習するオフライン強化学習が有望である.しかし,既存のオフライン強化学習手法は大きなデータセットに依存しているため,小さなデータセットを利用した場合,学習が不安定になるという問題を抱えている.オンラインの強化学習では,学習のサンプル効率を高める方法としてモデルベース強化学習が利用されているが,オフラインの問題設定に単純にダイナミクスモデルを組み込むだけでは性能を発揮できない.本研究では,モデルベース強化学習において,オフラインデータを利用して方策を学習する新たな手法を提案する.本提案手法は,ダイナミクスモデルのアンサンブルと,オフラインデータから推定した挙動方策とターゲット方策のダイバージェンスによる制約という2つの要素を併せ持つ.評価実験では,高次元連続制御のベンチマークを用いて,本提案手法がより小さなデータセットにおいても安定して方策を学習できることを示す.

著者

近藤 生也 黒木 颯 百田 涼佑 松尾 豊 顾 世翔 落合 陽一

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36回 (2022)

巻号頁・発行日

pp.2M6OS19d01, 2022 (Released:2022-07-11)

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物理世界の幅広い物体すべてをそのままの見た目や機能でデジタル化することは、仮想現実 (VR) の野心的な目標の1つである。現行のVRアプリケーションでは、物理世界の物体をメッシュなどの明示的なデータ形式に変換して活用し高速なインタラクションやレンダリングを可能にするが、このような明示的なデータ形式はVR内で表現できるリアルさの上界になっている。この限界を取り払うべく、ゲーム分野で使われる古典的なビルボードと呼ばれる技術から発想を得て、私たちはニューラルネットでリアルタイムにレンダリングされる2D画像だけで近似的に3Dオブジェクトを表現するDeep Billboardsを開発した。私たちのシステムは、一般的なVRヘッドセットでもクラウドレンダリングを活用することでリアルタイムかつ高解像度に、幅広い質感を持つあるいは変形するオブジェクトなどを利用することを実現し、物理世界と仮想世界の間のギャップを劇的に狭めることに貢献する。さらに、古典的なビルボードでは物理インタラクションが再現できなかった問題も単純な工夫により広く解決でき、DeepBillboardsが広く活用できることを示す。

著者

渡辺 哲朗 松尾 豊

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

巻号頁・発行日

vol.2015, pp.4M11, 2015

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<p>政治資金の不適切な収支は社会的注目度の高い問題であり、不適切な政治活動実態は見逃されるべきではない。本研究では、Web上の情報を用いることによって政治資金収支報告書を分析し、不適切な政治資金の収支を自動検出するための手法の提案を目指す。政治資金収支報告書に記載のある収支相手の名称・住所などを用いて、関連情報をWeb上から効果的に抽出し、これを外部情報として利用することにより、適正性の判定を試みる。</p>

著者

松尾 豊 大野 実 石倉 正仁 立岩 優征 植田 博司 西池 成資

出版者

全国社会保険労務士会連合会

雑誌

社労士

巻号頁・発行日

vol.56, no.1, pp.8-13, 2020-01

著者

松尾 豊

出版者

電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会誌 = The journal of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers (ISSN:09135693)

巻号頁・発行日

vol.103, no.5, pp.450-455, 2020-05

著者

松尾 豊

出版者

東洋経済新報社

雑誌

週刊東洋経済 (ISSN:09185755)

巻号頁・発行日

no.6921, pp.56-57, 2020-05-16

著者

松尾 豊 松本 美奈

出版者

ジアース教育新社

雑誌

文部科学教育通信 (ISSN:21872724)

巻号頁・発行日

no.485, pp.4-9, 2020-06-08