Yearly Archives: 2019

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

Our paper for ICLR2019 Workshop (Limited Label Data), ECML PKDD were accepted.

Our paper for ICLR2019 Workshop (Limited Label Data), ECML PKDD were accepted. 【Information】 Kei Akuzawa, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo: “Adversarial Invariant Feature Learning with Accuracy Constraint for Domain Generalization”, in Proc. of European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, 2019. 【Overview】 Learning domain-invariant representation is a dominant approach…

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。

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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