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

Soichiro YOKOYAMA Hiroyuki IIZUKA Masahito YAMAMOTO

出版者

一般社団法人 日本機械学会

雑誌

Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing (ISSN:18813054)

巻号頁・発行日

vol.8, no.5, pp.JAMDSM0073-JAMDSM0073, 2014 (Released:2014-10-31)

参考文献数

19

被引用文献数

1

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We propose an efficient heuristic method for job-shop scheduling problems (JSP) with the objective of total weighted tardiness minimization. The proposed method uses schedule reconstructions by priority rules to guide a local search towards promising solutions. Typically priority rules determine the whole schedule and thus in corporating it with local search procedure is difficult. In our proposed method, a priority rule decides a schedule within an arbitrary selected time window and the rest of the schedule is determined by the schedule obtained by a conventional local search method. The priority rule is given by a linear combination of simple priority rules. To improve a schedule efficiently, an appropriate set of time window and gains of the linear combined priority rule is required. Therefore, we optimize the set of time window and rule gains with genetic algorithm. This rule-based reconstruction procedure and the conventional local search procedure are alternately applied to a current solution. In the experiments, the efficiency of rule-based reconstruction procedure is verified and the proposed method is compared with one of the most effective existing methods. The results show that the proposed method outperforms the existing method on large problems with sufficient computational time. The average performance is particularly improved due to the ability of rule-based reconstruction procedure to escape from local optima of the conventional local search procedure efficiently.