著者

柳井 孝介 伊庭 斉志

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告. AL, アルゴリズム研究会報告 (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.100, pp.1-8, 2005-03-17

参考文献数

11

被引用文献数

1

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本稿ではNo Free Lunch Treorem (NFL)の別証明を与える.NFLは「どんな問題に対しても平均的に効率良く解けるような探索アルゴリズムは存在しない」ということを主張する定理であり, 探索アルゴリズムあるいは最適化法の研究に大きな影響を与えた.本稿では, より簡潔でかつ直観的な証明を与える.我々は評価関数の空間を部分集合に分割し, それぞれの部分集合ごとにパフォーマンスが得られる確率を合計する.関数空間の分割により, 定理のより深い理解が可能となり, またアルゴリズムと問題の関係が明確となる.

著者

柳瀬 利彦 廣木 桂一 伊藤 昭博 柳井 孝介

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.26, no.5, pp.621-637, 2011 (Released:2011-07-20)

参考文献数

34

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We propose a computing platform for parallel machine learning. Learning from large-scale data has become common, so that parallelization techniques are increasingly applied to machine learning algorithms in order to reduce calculation time. Problems of parallelization are implementation costs and calculation overheads. Firstly, we formulate MapReduce programming model specialized in parallel machine learning. It represents learning algorithms as iterations of following two phases: applying data to machine learning models and updating model parameters. This model is able to describe various kinds of machine learning algorithms, such as k-means clustering, EM algorithm, and linear SVM, with comparable implementation cost to the original MapReduce. Secondly, we propose a fast machine learning platform which reduces the processing overheads at iterative procedures of machine learning. Machine learning algorithms iteratively read the same training data in the data application phase. Our platform keeps the training data in local memories of each worker during iterative procedures, which leads to acceleration of data access. We evaluate performance of our platform on three experiments. Our platform executes k-means clustering 2.85 to 118 times faster than the MapReduce approach, and shows 9.51 times speedup with 40 processing cores against 8 cores. We also show the performance of Variational Bayes clustering and linear SVM implemented on our platform.

著者

柳井 孝介 伊庭 斉志

雑誌

情報処理学会研究報告アルゴリズム(AL)

巻号頁・発行日

vol.2005, no.26(2004-AL-100), pp.1-8, 2005-03-17

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本稿ではNo Free Lunch Treorem (NFL)の別証明を与える.NFL は「どんな問題に対しても平均的に効率良く解けるような探索アルゴリズムは存在しない」ということを主張する定理であり,探索アルゴリズムあるいは最適化法の研究に大きな影響を与えた.本稿では,より簡潔でかつ直観的な証明を与える.我々は評価関数の空間を部分集合に分割し,それぞれの部分集合ごとにパフォーマンスが得られる確率を合計する.関数空間の分割により,定理のより深い理解が可能となり,またアルゴリズムと問題の関係が明確となる.

著者

佐藤 美沙 柳井 孝介 柳瀬 利彦 是枝 祐太 丹羽 芳樹

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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ディベートにおける立論文章生成を目的としたソフトウェアのデモンストレーション展示を行う。聴講者は「カジノを合法化すべきか」のような任意の論題を入力し、賛成・反対両方の立場からの意見文章を出力させることができる。データソースとして国会会議録データベースを利用し、会議発言を元に意見文章を生成する手法を提案する。また提案手法の評価結果について報告する。

著者

是枝 祐太 間瀬 久雄 柳井 孝介

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.34, no.5, pp.F-IC1_1-11, 2019-09-01 (Released:2019-09-01)

参考文献数

27

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Japan Patent Office manually annotates submitted patents with F-terms (a patent classification scheme consisting of more than 300,000 labels) to aid search for prior patent applications. Keeping up the quality of F-term annotation is critical to patentability assessments, thus there is a demand for an automatic way to assist F-term annotation. One potential solution is to point out annotation mistakes by utilizing machine learning-based classification. However, the annotators cannot validate the predicted corrections because conventional classification methods do not give the rationales behind the corrections. Thus, the annotators may only adopt all or no corrections. The goal of this study was to assist F-term annotation by presenting annotators with corrections on the F-term annotation and the rationales behind the corrections.We proposed a joint neural model for F-term annotation and rationale identification. The proposed method incorporates a large portion of data annotated only with F-terms and a small portion of data annotated with rationales. It was first trained for F-term annotation, and then fine-tuned using the ground-truth rationales to discriminate rationales from non-rationales.We evaluated the proposed method on multiple F-terms from different technical domains. The proposed method outperformed baseline methods in terms of the rationale identification, implying that incorporating rationales in training is particularly useful in identifying rationales.

著者

柳井 孝介 廣瀬 明

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.102, no.730, pp.67-72, 2003-03-11

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生体神経回路では、活性化するニューロンの位置関係が刺激の意味と密接な関係を持つ。そこで、われわれは人工的な情報処理方式として、連続的な場を考えその中を情報の担体(キャリア)が移動し近傍と相互作用することによって情報処理を行う「ベクトル場マシン」を提案する。そして、特にその処理空間の位相(トポロジー)が学習や処理に対して大きな影響を与えることを示す。本報告は、ベクトル場マシンをソフトウェアとして構成し、数値実験を行った結果を示す。課題として視覚の初期処理を考え、さまざまな角度の棒線刺激が入力されたときに、物理的な角度の相似度がそのまま情報的な相似度であると考えられるような近さ・速さにあるニューロンが発火するようなマッピングの学習を進める。角度情報は周期性を有する。このため、処理を行うベクトル場が周期的なトポロジーを持つことが、有利に働くと期待される。数値実験により、そのことが確認されたことを報告する。

著者

北野 守人 柳井 孝介

出版者

社団法人 日本理学療法士協会関東甲信越ブロック協議会

雑誌

関東甲信越ブロック理学療法士学会

巻号頁・発行日

vol.31, 2012

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【はじめに】<BR>東京都高等学校野球連盟(以下都高野連)からの依頼を受け、合同練習(以下練習)、壮行試合及び日米親善野球 東京選抜ロサンゼルス遠征(以下遠征)におけるメディカルサポート(以下MS)を実施した。そこで、遠征における活動内容を報告し、今後の課題を考察する。尚、発表するにあたり都高野連の同意を得た。<BR>【対象と目的】<BR>東京都の高等学校から1・2年生の選手20名を平成23年度 秋季東京大会の結果を参考に都高野連の役員会にて選抜。練習(4日間)、壮行試合(2試合:日大三高 全国優勝メンバー、東都1部リーグ 選抜チーム)及び遠征:平成23年12月23~31日(4試合)に参加した選手20名を対象に実施。理学療法士は、対 東都1部リーグ 選抜では2名、遠征等は1名参加。遠征のMS目的は、1.傷害・障害予防2.感染予防3.時差ぼけ対策4.体調管理の4点を挙げ、対策・準備・対応を進めた。<BR>【結果】<BR>MSを行なった選手は20名中17名、内容別件数は延べ143件(練習・壮行試合:41件、遠征:102件)。内訳は、アイシング70件、野手コンディショニング17件、テーピング15件、外傷14件、今後の指導9件、投手コンディショニング7件、体調管理指導4件、栄養指導3件、処置3件、生活指導1件であった。身体部位別件数は196件(練習・壮行試合:51件、遠征:145件)で練習は肩・肘関節、遠征では肩・肘関節だけでなく手指・股関節・大腿・下腿も多かった。<BR>【考察】<BR>1)感染予防:機内では感染対策としてマスクの配布・着用を実施。遠征2日目に選手1人が喉痛を訴えたので、全選手に夜間用のミネラルウォーターを2本に増加、うがい薬・マスクを2日分配布。乾燥防止に就寝前に浴槽への湯張りを指示。その後、感染の悪化・発症はなかった。2) 介入件数・選手との会話の増加:遠征に入ると介入件数・選手との会話が多くなり、食事量が少ないと声も挙がったため夜食にバナナを2本配り対応。遠征では肉料理が多かったため摂取カロリーは足りていたと思われるが、野菜・米が少ないことから腹持ちがしなかった可能性が考えられた。3)野手コンディショニング介入回数増加:遠征時の平均湿度18%のグランドは非常に固く、芝生がない捕手・内野手への疲労が蓄積したと予測した。尚、介入した全選手は日米親善試合には復帰した。<BR>【海外遠征の課題】<BR>食事・設備改善だけでなく綿密な遠征日程を把握した上で僅かな時間をどのように有効活用をし、選手のケアにあたるか検討の必要性を感じた。また、遠征後に選手・監督から感謝の言葉を頂いたが、個人的な技術等へのスキルアップを更に図っていきたい。最後に、遠征に帯同させて頂き都高野連・米国の役員に対し心より感謝を申し上げます。

著者

柳瀬 利彦 柳井 孝介 佐藤 美沙 三好 利昇 丹羽 芳樹

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

柳井孝介 やないこうすけ Kohsuke Yanai

巻号頁・発行日

vol.1, pp.31-38, 2014-11-12

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This paper discusses architecture for artificial intelligence (AI) that can debate problemswith humans. The proposed architecture is composed of (1) offline system which createstext annotations over large amount of text data in advance, and (2) online system which runsvarious algorithms asynchronously in real time. We built a prototype of debating AI system basedon the architecture and evaluated it over 50 discussion topics extracted from a popular debatewebsite. The AI system outputs three opinions per a discussion topic; each opinion is composedof 7 sentences. Thus, it outputs 150 opinions for 50 topics in total. We found that in 61 opinionsout of 150 the argumentations are understandable. We plan to develop a feature of combinatorialoptimization of algorithms onto the architecture as a future work.