SeqGANの離散データ生成機能
問題設定：GANにおける離散データの生成は如何にして可能になるのか 系列を生成する場合、GANのフレームワークは二つの問題を派生させる。 第一に、GANは実数値…
機械学習詳解
異常検知問題における敵対的生成ネットワーク（GAN）の機能
問題設定：EncDec-AD以降の異常検知問題 異常検知問題は、コンピュータビジョンや動画認識の古典的な問題として参照されている。異常検知のモデルに求められる機…
移動体検知の「照明」変化脆弱性対策
問題設定：移動体検知の照明変化 移動体検知(Moving object detection: MOD)は、画像の系列から移動体を抽出する処理を指す。このモデルは…
Auto-Encoderの再構成誤差最小化問題としてのラベルノイズ問題
問題再設定：再構成誤差最小化問題としてのラベルノイズ問題 ニューラルネットワーク最適化問題としてのラベルノイズ問題で取り上げたように、機械学習の分類問題において…
Recurrent Residual Moduleによる計算負荷対策
問題設定：フレームごとの計算負荷対策 行動認識をはじめとした映像認識において、フレームごとの推論は大きな計算負荷を招く。1分間のビデオには数千のフレームが含まれ…
Branch Convolutional Neural Networkの階層分類機能
問題設定：ラベル付きサンプルの階層構造 ラベル付きサンプルを対象とした畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Networks…
ニューラルネットワーク最適化問題としてのラベルノイズ問題
問題設定： ラベルノイズ問題 機械学習の分類問題において、「ラベルノイズ(label noise)」は重要な派生問題になる。識別モデルの教師データとしてラベル付…
画像認識、動画認識、行動認識における「背景」の過密問題
派生問題：背景の過密状態 時系列自己符号化器をはじめとした生成モデル系の深層学習を前提とした場合、その特徴表現は「動いている群衆(Moving Crowds)」…
映像データを対象とした異常検知問題における画像認識、動画認識、行動認識の機能
派生問題：映像データを対象とした異常検知問題の枠組み 分類モデルの応用によって異常検知モデルを組み立てる発想はありふれている。しかし、監視対象が時系列的な信号デ…
異常検知問題におけるAuto-Encoderの機能
問題設定：異常検知モデルのラベル付けコスト 異常検知モデルの設計は長らく分類モデルや統計学的な手法によって実施されてきた。だがこれらの方法では、多数の課題に人手…