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 Xin Zhang,Shixiang Shane Gu, Yutaka Matsuo, Yusuke Iwasawa : Domain Prompt Learning for Efficiently Adapting CLIP to Unseen Domains  人工知能学会論文誌, 第38巻 6号 J-STAGE ◼︎概要 Domain generalization (DG) is a difficult transfer learning problem aiming to learn a generalizable model for unseen domains. Recent foundation models (FMs) are robust to many distribution shifts and, therefore,…

Release of Weblab-10B: A 10 Billion-Parameter Bilingual Language Model Supporting Japanese and English

Press Release: Matsuo Laboratory, The University of Tokyo Release of Weblab-10B: A 10 Billion-Parameter Bilingual Language Model Supporting Japanese and English   ※ The following is a partial English translation of the press release issued on August 22, 2023. Please refer to the Japanese version for the original. Original: Press Release_2023/08/22   Tokyo, [2023/08/22] —…

当研究室の研究員が共著となった論文がAdvanced Roboticsに採録されました。

◼︎書誌情報 Tadahiro Taniguchi, Shingo Murata, Masahiro Suzuki, Dimitri Ognibene, Pablo Lanillos, Emre Ugur, Lorenzo Jamone, Tomoaki Nakamura, Alejandra Ciria, Bruno Lara, Giovanni Pezzulo, World Models and Predictive Coding for Cognitive and Developmental Robotics: Frontiers and Challenges, Advanced Robotics, 2023. ◼︎概要 Creating autonomous robots that can actively explore the environment, acquire knowledge and learn skills continuously…

当研究室の論文がICML 2023に2件採録されました。

■書誌情報 Toshinori Kitamura, Tadashi Kozuno, Yunhao Tang, Nino Vieillard, Michal Valko, Wenhao Yang, Jincheng Mei, Pierre Ménard, Mohammad Gheshlaghi Azar, Remi Munos, Olivier Pietquin, Matthieu Geist, Csaba Szepesvari, Wataru Kumagai, Yutaka Matsuo. “Regularization and Variance-Weighted Regression Achieves Minimax Optimality in Linear MDPs: Theory and Practice”, International Conference on Machine Learning (ICML 2023) ■概要 Mirror descent value…

当研究室の論文が情報処理学会論文誌トランザクションデジタルプラクティスに採録されました。

◼︎書誌情報
山本裕樹, 落合桂一, 鈴木雅大, 松尾豊: LSTMモデルによる金融経済レポートの指数化, 情報処理学会論文誌トランザクションデジタルプラクティス (2022)
◼︎概要
多くの投資家にとって金融機関や中央銀行,政府から出される金融・経済レポートを読むのは骨の折れる作業である.本稿では自然言語処理を用いて,金融経済に関する文書から自動的に景況感を読み取り指数化(景気センチメント)する手法を提案する.投資家はこの指数によって,文書の全体的な景況感を即座に読み取ることが可能となる.本手法の特徴は,景気センチメントを推定するモデルに深層ニューラルネットワークの一手法であるLSTMを用いた点と,これを学習するために必要な教師データとして景気ウォッチャー調査データを用いた点にある.手法の有効性を示すために,政府の発行する月例経済報告と日本銀行が発行する金融経済月報をそれぞれ指数化して日経平均株価と比較したところ,既存の経済指標と比較して高い相関があることが確認された.本稿で提案した手法は既に実務でも応用が進み,企業や政府がSNSや地域経済レポートを指数化して公表される等の活用が為されている.

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 小林由弥, 鈴木雅大, 松尾豊: 深層生成モデルによる背景情報を利用したシーン解釈, 人工知能学会論文誌, 第38巻3号, 2023. ◼︎概要 Ability to understand surrounding environment compositionally by decomposing it into its individual components is important cognitive ability. Human beings decompose arbitral entities into some parts based on its semantics or functionality, and recognize those parts as “object”. Such kind of object recognition ability is fundamental to…

当研究室の論文がAdvanced Roboticsに採録されました。

◼︎書誌情報 Yuya Kobayashi, Masahiro Suzuki, Yutaka Matsuo: Learning Global Spatial Information for Multi-View Object-Centric Models, Advanced Robotics ◼︎概要 Recently, several studies have been working on multi-view object-centric models, which predict unobserved views of a scene and infer object-centric representations from several observation views. In general, multi-object scenes can be uniquely determined if both the properties…