著者

山本 景子 長沼 大樹 油井 俊哉 原田 誠史 福谷 和芳 堀 修生 福澤 貴之

出版者

特定非営利活動法人 日本バーチャルリアリティ学会

雑誌

日本バーチャルリアリティ学会論文誌 (ISSN:1344011X)

巻号頁・発行日

vol.24, no.3, pp.313-323, 2019-09-30 (Released:2019-09-30)

参考文献数

56

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"Astral Body" is an art installation for viewers to reveal the origin of life by showing the sense of life. A dead body and an artificial sign of life with dead matter are presented so that the viewers could think of relationship of the two. Astral Body has a kinetic surface made with ferromagnetic powder to present creature-like movements and human interaction. We have expressed the movements by using an automatic running robot with a magnet. Through the exhibitions, we have collected reactions and opinions from the attendees, and observed them. In this paper, we will conclude the overview, concept, design, implementation, and outcomes from the exhibitions.

著者

長沼 大樹 藤森 岳 武内 茉莉 長瀬 准平

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) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.1D1GS202, 2022 (Released:2022-07-11)

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自然勾配学習法の高速な近似手法の開発により、高い収束性を持つ二次最適化が深層学習においても用いられている。二次最適化においては、情報行列の逆行列計算が必要となるが、一般に深層学習の問題設定では情報行列は退化する。そのため、ヒューリスティックスとして、定数倍された単位行列を足し込む dampingと呼ばれる手法が用いられている。本研究では、Levenberg-Marquardt法による damping決定方法から着想を得て、dampingをスケジューリングする手法を提案し、その効果を検証した。

著者

長沼 大樹 横田 理央

雑誌

第81回全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2019, no.1, pp.315-316, 2019-02-28

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深層学習では極めて膨大な学習データを用いて学習することで他の機械学習手法を圧倒する高い性能を発揮している一方, その膨大な計算時間のため,大規模並列化によって学習時間を短縮するのが喫緊の課題である. 深層学習における問題は訓練データとの誤差を表す関数の最小化問題に帰結するが, 近年の研究によって,大規模並列化に伴うバッチサイズの増加により得られる学習モデルの汎化性能が劣化することが示されている. 本研究ではこの問題の解決方法として目的関数に対する平滑化に着目し, バッチサイズの増加を伴っても汎化性能を劣化させない目的関数の平滑化手法について検証を行う.