| 大会名称 |
| 2023年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2023G |
| 開催年 |
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2023
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| 発行日 |
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2023-02-28
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| セッション番号 |
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D-20
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| セッション名 |
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情報論的学習理論と機械学習
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| 講演日 |
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2023/3/7
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| 講演場所(会議室等) |
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2号館 2401教室
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| 講演番号 |
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D-20-3
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| タイトル |
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深層学習を用いた不完全情報の認識～立体的に積まれた積み木の数の推定問題へのAIの応用～
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| 著者名 |
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◎中澤拓斗, 久保田 繁,
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| キーワード |
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深層学習, 画像認識, 不完全情報, 知的情報処理
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| 抄録 |
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人間は、一部が隠れた3次元的な積み木の構造を見た場合でも、力学的な知識（上部の積み木はそれを支える下部の積み木の存在を意味する）を用いて、積み木の数を予測できる。このように、我々は不完全な情報を知覚した場合に、すでに保有している知識を用いて情報を補うことにより、正しい認識を獲得できる。本研究では、深層学習を応用することで、部分的に隠れた積み木の画像から全体の数を推定する問題に取り組む。積み木の立体構造の画像をCGにより作成し、深層学習ネットワークに提示して学習を行った結果、非常に高い精度で数を推定することに成功した。この結果は、不完全情報の認識といった人間の高度な情報処理のモデルとして、深層学習を利用できる可能性を示唆している。
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