著者

栗原 聡 松尾 豊 Satoshi Kurihara Yutaka Matsuo

雑誌

人工知能 = journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.29, no.2, pp.166, 2014-03-01

著者

榊 剛史 那須野 薫 柳原 正 那和 一成 古賀 光 加藤 芳隆 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.27, 2013

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本稿では、より充実したドライブ体験を実現するために、ソーシャルメディアから地域イベントを抽出する手法を提案する。特に、前もって参加要旨を掲載する予告型の地域イベントに着目し、同時にイベントにいるユーザの参加状態も抽出することで、「今」「そこで」しか味わえないドライブ体験を提供する。

著者

鈴木 雅大 松尾 豊

出版者

人工知能学会

雑誌

2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

巻号頁・発行日

2018-04-12

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近年のマルチモーダル学習は,深層ニューラルネットワークが用いられることが多い.通常,ネットワークの訓練のために大量のラベルありデータ集合が必要だが,ラベル情報の付与には人的コストがかかってしまう.したがって,マルチモーダルデータにおける半教師あり学習が重要となる.これらの手法の中でも,近年深層生成モデルを用いたマルチモーダル半教師あり学習が提案されている.本研究では,まずこれらの手法を比較し,特に決定論的な対応関係がない異なるモダリティを入力とした場合,共有表現に対応する潜在変数を持つSS-HMVAEが高い性能となることを確認する.次に単一モダリティからラベルを予測するために,SS-HMVAEを拡張したモデルであるSS-HMVAE-klを提案する.この手法によって,従来のモデルと比較して,単一モダリティを入力とした場合の性能が大幅に向上することを確認した.

著者

松尾 豊 横山 明彦

出版者

The Institute of Electrical Engineers of Japan

雑誌

電気学会論文誌B(電力・エネルギー部門誌) (ISSN:03854213)

巻号頁・発行日

vol.120, no.8-9, pp.1061-1070, 2000-08-01 (Released:2008-12-19)

参考文献数

6

被引用文献数

2

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FACTS devices such as high-speed phase shifter and variable series capacitor enable us to control active power flow in order to avoid thermal constraints on transmission lines, resulting in an increase of the network loadability and a reduction of production cost. However where to place these devices is an essential matter because their effects considerably depend on the locations. From an economic point of view, the investment cost must be taken into account as well as the reduction of the production cost. Therefore we propose to maximize return on investment (ROI) by searching not only the best location of FACTS devices but also the rating of each device. This problem is expressed as combinatorial optimization problem nested by nonlinear optimization problem. To solve this problem, tabu search incorporated with nonlinear programming method is used. And we discuss the remedial control of FACTS devices and simultaneous consideration of multiple load conditions. By considering remedial control, we can make better use of FACTS devices. Multiple load conditions bring us more appropriate solutions. Because the consideration makes our problem more difficult to solve, some efforts are necessary to be made. Numerical results are shown for a 3-generater 41-line model system and a 5-generator 42-line model sysytem.

著者

塩谷 碩彬 那須野 薫 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.31, 2017

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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

落合 桂一 深澤 佑介 松尾 豊

雑誌

研究報告マルチメディア通信と分散処理(DPS) (ISSN:21888906)

巻号頁・発行日

vol.2017-DPS-171, no.7, pp.1-7, 2017-05-25

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スマートフォンの普及を背景に位置情報サービスが注目されている.位置情報サービスは現地に行くことで利用が可能となるものもありコンテンツ配置がユーザの行動に影響を与えると考えられる.そこで,本研究では Pokemon Go を例として位置情報サービスの利用によるユーザの行動変化を分析する.具体的には Foursquare のチェックインデータを用いて,チェックイン回数や時間帯,訪問したスポットの傾向やカテゴリの傾向,移動距離などを,サービス利用前後および利用者と非利用者で比較し特徴を分析する.

著者

飯塚 修平 松尾 豊

出版者

The Japanese Society for Artificial Intelligence

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.29, no.5, pp.460-468, 2014

被引用文献数

1

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Webpage optimization is an experimental method to make continuous improvements on websites based on users behavior. This method can be implemented easily but has a drawback that small websites take long time to gather enough data to evaluate the ideas. Although many optimization methods are proposed and conducted so far, theres no mathematical model of this problem. We propose Webpage Optimization Problem and organize existing webpage optimization methods. Combining these methods, we also propose a new webpage optimization method that performs well no matter how many people get to the website. We evaluate the proposal method by simulation experiments and introducing the optimization program to both large and small websites. The results show that our proposal method outperforms existing methods at any size of websites. Webpage Optimization Problem is a framework to create new webpage optimization methods.

著者

神嶌 敏弘 松尾 豊 Toshihiro Kamishima Yutaka Matsuo 産業技術総合研究所 東京大学

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.28, no.3, pp.472-473, 2013-05-01

著者

関 喜史 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.30, 2016

著者

曽根岡 侑也 上野山 勝也 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.31, 2017

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近年, インターネットの普及に伴い, 幅広いサービスでダイナミックプライシングが採用され, その研究が重要になってきている. しかし, 長期的な価格データを収集することは容易ではなく, 実証研究がされていない分野が多い. 本稿では、 WebArchiveを用いて汎用的に価格データを収集する手法を提案する. この手法を用いて、SaaSの価格データを収集および分析を行ない, その有効性を示した.

著者

金子 貴輝 青井 順一 上野山 勝也 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.31, 2017

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Web広告ではユーザーのページビュー履歴からコンバージョンを予測することは重要な問題である.Web広告には複数の業種があるので,予測タスク間で情報を共有することができる.本研究ではまず,RNNを用いた時系列モデルを使ってコンバージョンを予測することで時系列を使わないSVMモデルより精度を若干向上させられることを示す.次にアテンションモデルを加えることで複数のタスクの情報を共有し,精度向上を目指す.

著者

飯塚 修平 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.31, 2017

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ウェブサイトの収益性を向上させる手法として、 ウェブサイト最適化が広く活用されている。しかし、既存のウェブサイト最適化の枠組みはクリック率や購入率などの即時的な指標に着目したものが多く、ユーザに提示されたバリエーションがもたらす長期的な効果まで考慮して最適化を行う枠組みは少ない。そこで本研究では、ウェブサイト最適化がもたらす長期的な効果を考慮して最適なバリエーションを探索する手法を提案する。

著者

鈴木 雅大 佐藤 晴彦 小山 聡 栗原 正仁 松尾 豊

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.57, no.5, pp.1499-1513, 2016-05-15

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ゼロショット学習は,1度も学習したことのないカテゴリの画像を,補助情報を頼りに分類する手法である.ゼロショット学習を実現する様々な手法の中でも,補助情報に属性を用いた属性ベースゼロショット学習が最もよく知られている.しかし既存研究では,各属性の画像特徴量への現れやすさを考慮していなかった.本稿ではこのような度合いを属性ごとの観測確率と呼び,観測確率を含めた新たなモデルを提案した.そして提案したモデルの妥当性の検証および既存研究との比較実験によって,提案手法が既存手法と比較して有効性の高いモデルであることを示す.

著者

野中 尚輝 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.29, 2015

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インターネット上には多くのユーザレビューが投稿されており、これらは潜在的な消費者意識を表していると考えられる。これらユーザレビュー情報を利用し、類似製品のクラスタリングを行い、クラスタごとにモデルを構築する(提案手法)ことで、予測精度が向上することを示す。本研究ではオンライン上の自動車に関するレビューを用いて、自動車の売り上げ予測を行う。

著者

剛史 柳原 正 那和 一成 松尾 豊

出版者

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

雑誌

電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.J98-D, no.6, pp.1019-1032, 2015-06-01

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近年はソーシャルメディアを通じて実世界のイベントを観測するアプローチが増加している.これらの研究では,ソーシャルメディア上のユーザをセンサとして扱うソーシャルセンサという考え方を用いている.本研究では,ソーシャルセンサを用いて位置情報付きの道路交通情報を抽出する手法を提案する.これにより既存ITSからは取得できない道路交通情報の収集を実現する.道路交通情報は,既存研究でソーシャルセンサが扱ってきた対象と比べて,詳細な位置情報を必要とするという特徴をもつ.本研究では,(1)GPS情報を利用する手法(2)形態素辞書を利用する手法(3)自動作成辞書を利用する手法(4)周辺格フレーム情報を利用する手法を組み合わせて,精度よく位置を取得する手法を提案する.ツイート収集の従来手法を適用することで適合率0.78で渋滞情報を含むツイートが収集できた.また,提案手法を適用することで適合率0.85で収集したツイートから位置情報を取得することができた.提案手法を用いてデモシステムを構築し,定常的に一定数(1日あたり約2,000件)の道路交通情報を収集できること,既存ITSでは取得できない情報が収集できることを示した.本手法は,道路交通情報に留まらず,細かい位置を特定する必要のある事例に対してのソーシャルセンサの応用可能性を広げる,重要な基礎技術である.

著者

岩澤 有祐 矢入 郁子 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.30, 2016

著者

巣籠 悠輔 大澤 昇平 松尾 豊

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.56, no.2, pp.744-752, 2015-02-15

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近年,ビジネスの現場において,ソーシャルネットワークサービス(SNS)を人脈構築に利用するケースが増加してきている.特に,人脈形成に特化したSNSはビジネスSNSと呼ばれる.ビジネスSNS上での人脈の構築は,新規顧客開拓や転職先の確保など,何らかの効用を得ることを目的として行われるのが一般的である.ここでいう効用とは,地位や収入などのステータスが高い人と知り合いであることによって,よい取引に一緒に参加する,何か自分の身に不都合が生じた際に助けを求めることができたり,転職などにおいて自分に有利な情報を得ることができたりするなどの経済的なメリットを得られることを指す.人脈の持つ性質として,人脈の維持に時間的な制約が存在することから,1人の人物が持てる人脈の量に限りがあることがあげられる.また,人脈から獲得できる効用は必ずしも一定ではなく,時間軸に沿って変動する.そのため,人脈の構築は期待効用とリスクという2つの尺度に沿って行う必要がある.本研究では,期待効用とリスクの2つの尺度から人脈の最適化を行うことを目的とし,金融工学の理論の1つである現代ポートフォリオ理論をビジネスSNS上の人脈に適用する枠組みについて提案する.また,本研究はビジネスSNSの1つであるWantedlyのデータに対して実験を行い,クラスタ係数の大きな人脈ほど,リスクが高く最適ポートフォリオから乖離していることを示す.A professional network service is a social network service (SNS) which enable users to construct their connections for business use. In professional network services, the users expect utility by making connection with other users who have a high rank. The utility is economic merit such as participating efficient deal, get assistance when causing inconvenience, and get information in turnover situation. However, the total amount of connection has a limitation because there is a time constraint: the most of business users would be busy, and thus their available time to keep connection with other users is highly limited. In computational finance, connection is one of social capital, and is dealt as financial good. Hence, constructing connection is equivalent to investment for social relationship, and thus a set of connections which a user has is a portfolio, a set of financial goods which a user has. This paper presents a framework applying modern portfolio theory to connection on SNS. Besides, we perform an experiment to Wantedly, and show that connections which have higher cluster coefficient have higher risk and differ from optimal portfolio.

著者

安田 雪 松尾 豊 武田 英明

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20回全国大会(2006)

巻号頁・発行日

pp.69, 2006 (Released:2006-12-07)

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本発表では、人工知能学会においてWebマイニングを用いて得られた4年分のネットワークを用い、ネットワーク分析を行う。特に、ネットワークの時系列的な分析、また局所的なコミュニティの分析を行う。

著者

味曽野 雅史 中山 浩太郎 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.30, 2016

著者

松尾 豊 PRENDINGER HELMU 中山 浩太郎

出版者

東京大学

雑誌

新学術領域研究(研究領域提案型)

巻号頁・発行日

2016-06-30

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(i)記号処理を組み込んだDeep Q Networkの構成に関しては、低次元の状態表現を獲得する手法に関する研究を進めた。具体的には、部分的な観測を扱うニューラルネットワークのモデルとして,人間の視覚的注意を模倣した注意機構(attention mechanism)を持つモデルが提案されている。しかし,これらのモデルでは,注意機構の学習がタスクから定義される外的な報酬信号を用いた強化学習によって行われており,外部からの報酬信号が得られない問題設定下では注意機構の学習を行うことができない。そこで、特定のタスクに依存しない方法で注意機構を学習させ,状態の予測を行う手法を構築した。また、よりロバストな状態表現の学習を行うため、深層敵対的強化学習(DARL)を複数のドメインに対して適用する研究も行った。その結果を、深層学習に関する国際会議のワークショップで発表した。次に (ii) 文章からの画像の生成モデルを用いた、画像空間での演算処理 に関して、文章(ソース文)から画像を生成し、それを別の言語での文章(ターゲット文)に変換する方式のニューラル機械翻訳(NMT)を実現した。単純に行うと精度の問題があるため、ソース文からターゲット文の変換を行うseq2seqのモデルに、画像の情報を加えるというアプローチをとった。すなわち、テキストと画像が持つ意味情報を,潜在変数として陽に含むニューラル翻訳モデルを提案した。実験では,Multi30kという,画像とそれに対応する英独の対訳コーパスを用い,提案モデルとの比較を行った.標準的な翻訳精度評価指標である METEORスコアにおいて全てのベースラインを上回った.また、この研究の過程において、seq2seqの学習時により密な報酬を与えることで精度がよくなることを発見し、 その結果を、深層学習に関する国際会議のワークショップで発表した。