著者

米田 航紀 横山 想一郎 山下 倫央 川村 秀憲 Koki Yoneda Soichiro Yokoyama Tomohisa Yamashita Hidenori Kawamura

雑誌

SIG-SAI = SIG-SAI

巻号頁・発行日

vol.31, no.3, pp.1-8, 2018-03-01

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近年, 深層学習を使用した芸術の作成に注目が集まっている. また, 日本で古くから親しまれている芸術として俳句がある. そこで, 俳句を作成する方法として一般的な「モチーフから俳句を作る」ということを深層学習を使用して行うことで, 芸術作成としての深層学習の有用性を示す.そのための方法として, 小林一茶をはじめとする俳人たちの俳句を大量に用意してLSTMに入力して学習し, 文字列を生成する. その後, 得られた文字列から俳句としての条件を満たすものをとりだし, モチーフ画像に適合するかどうかの評価値を算出する. 評価が高ければそのモチーフ画像にあった俳句として生成できたものとしている. その過程で,LSTMが俳句としてのルールを学習できているかを確認するための実験を行った.

著者

金 正福 川村 秀憲 鈴木 恵二 Shofuku KIN Hidenori KAWAMURA Keiji SUZUKI

雑誌

SIG-DOCMAS = SIG-DOCMAS

巻号頁・発行日

no.B301, 2013-10-22

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Multi-Agent Simulation (MAS) is efficient for analysis of various social mechanisms. Recently,there are many studies on massive agent model to explain more complex social phenomena. Then,we aim for implementation of large scale simulation model using Repast HPC toolkit, a platformfor massive agent model. In this article, we build ”Schelling Segregation Model” for spatial modelusing geospatial data provided OpenStreetMap, an open source project creating a free editablemap. In this model, agents are located continuous space , not grid in original. When an agentis ”unhappy” and migrate to new location, it costs agents some simulation time depending ondistance between old location and new one. This article reports simulation results using Japanesecities and verification result about execution time.