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当研究室の論文がEMNLP2020に採録されました
当研究室の論文がEMNLP2020に採録されました。 【書誌情報】Our paper was accepted…
当研究室の論文が人工知能学会論文誌に採録されました
当研究室の論文が人工知能学会論文誌に採録されました。
【書誌情報】
田村 浩一郎，松尾 豊: ソーシャルメディアにおける影響関係から金融市場に対する作用のモデル化と分析, 人工知能学会論文誌, Vol.35, No.6（2020）
【概要】
ソーシャルメディアにおける影響関係から金融市場に対する作用を定式化し，ニューラルネットワークを用いてモデル化する手法を提案した．
直接観測することができず，実際の金融資産の価格変動に寄与する相互作用や，時間を通して複雑に変化するユーザーの認知や心理状態を抽出・分析した．
当研究室の論文がIJCAI2020に採択されました
当研究室の論文がIJCAI2020に採択されました。 【タイトル】Stabilizing Adversaria…
当研究室の論文がWI2019のBest Student Paper Awardを受賞しました
当研究室博士１年の中川大海くんの発表が、WI2019のBest Student Paper Awardを受賞しました。
【タイトル】Graph-based Knowledge Tracing: Modeling Student Proficiency Using Graph Neural Network
【概要】
オンライン教育サービス上における受講者の学習ログを元に各受講者の習熟状況を予測する”knowledge tracing”のタスクの改善を目的とした研究。コンテンツ間の関係性をグラフ構造と見なした上でGraph Neural Networksを用いて受講者の習熟を定式化する手法を提案し、従来手法に比べて予測の精度と解釈性を改善した。
【著者】中川大海，岩澤有祐，松尾豊
当研究室の論文がICLR2019のWorkshop(Limited Label Data), ECML PKDDに採録されました。
当研究室の論文がICLR2019のWorkshop（Limited Label Data）, ECML PKD…
当研究室の論文が人工知能学会 2019年度全国大会の学生奨励賞に選ばれました。
当研究室修士１年の谷口尚平くんの発表が、2019年度人工知能学会 全国大会学生奨励賞に選ばれました。
【タイトル】メタ学習としてのGenerative Query Network
【概要】
Generative Query Network(GQN)は未知の視点からの観測画像のレンダリングを可能にする革新的な深層生成モデルであり，新たな3次元モデリング手法として注目を集めた．しかし，GQNには，莫大な学習コストがかかる点，ハイパーパラメータに敏感で学習が安定しない点などの課題があることがわかっている．また，確率モデルとしての検証が不十分であるために，モデルアーキテクチャの解釈性が低く，発展研究の妨げとなっている．本研究では，これらの課題を解決するため，GQN の確率モデルをメタ学習のフレームワークを用いて定式化し，それに基づいて，学習のコストと不安定性を改善する手法の提案を行う．評価実験ではShepard Metzlerデータセットを用いてその有効性を検証した．
【著者】谷口尚平，岩澤有祐，松尾豊
【論文リンク】https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2019/0/JSAI2019_2Q5J203/_article/-char/ja
当研究室の論文がICCV2019のWorkshop (Computer Vision for Fashion, Art and Design) に採録されました
当研究室の論文がICCV2019のWorkshop (Computer Vision for Fashion, Art and Design) に採録されました。
【タイトル】UVTON: UV Mapping to Consider the 3D Structure of a Human in Image-Based Virtual Try-On Network
【概要】
画像中の人物を任意の服に着せ替える仮想試着に関する研究。対象の人物の姿勢に制限があった従来手法の改善を目的とした。
身体構造を考慮をするためにUV mappingという機構を内部に取り入れたモデルを提案し、既存手法の課題を改善した。
【著者】
久保静真、岩澤有祐、鈴木雅大、松尾豊
当研究室の論文が情報処理学会論文誌に採録されました。
当研究室の論文が情報処理学会論文誌に採録されました。
【書誌情報】
久保静真, 岩澤有祐, 鈴木雅大, 松尾豊: 服の領域を考慮した写真上の人物の自動着せ替えに関する研究, 情報処理学会論文誌, Vol.xx, No.x, pp.XX-XX(2019)
【概要】
Generative adversarial networks(GAN)に基づく写真上の自動着せ替えについての研究。衣服の領域を考慮することで既存手法より服のパターンをよりよく反映させることができるSwapGANを提案した。
当研究室の論文が情報処理学会論文誌に採録されました。
当研究室の論文が情報処理学会論文誌に採録されました。
【書誌情報】
落合桂一, 鳥居大祐, 深澤佑介, 松尾豊: 事前検索を用いた多様性を考慮した高速なTwitter時空間検索, 情報処理学会論文誌, Vol.60, No.2, pp.XX-XX(2019)
【概要】
地名や施設名などのPOI(Point-of-Interest)を含むTwitterの時空間検索において、事前に様々な場所で検索した結果をインデックスとして保持することで、多様なPOIについての投稿を高速に検索するシステムを提案しました。また、検索結果の多様性がユーザの外出時の行動の参考となることを主観評価実験により検証しました。
当研究室の論文がinterspeech2018に採録されました
Our paper for Interspeech2018 was accepted. 【Informatio…