Research
研究
研究業績
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研究領域
年
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Robustifying Vision Transformer Without Retraining From Scratch Using Attention Based Test-Time Adaptation
Takeshi Kojima, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo
New Generation Computing, (2022).[paper]
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“World robot challenge 2020 – partner robot: a data-driven approach for room tidying with mobile manipulator”
Tatsuya Matsushima, Yuki Noguchi, Jumpei Arima, Toshiki Aoki, Yuki Okita, Yuya Ikeda, Koki Ishimoto, Shohei Taniguchi, Yuki Yamashita, Shoichi Seto, Shixiang Shane Gu, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo.
Advanced Robotics. Vol. 36, No. 17-18, pp 850-869, (2022).
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全脳アーキテクチャ ─ 機能を理解しながら脳型AIを設計・開発する ─. in 認知科学講座4 心をとらえるフレームワークの展開 (編集 横澤一彦) 209–249
山川 宏
東京大学出版会
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強化学習(第2版)
R. Sutton (原著), A. Barto (原著), 奥村エルネスト純 (監訳), 鈴木雅大 (監訳, 松尾豊 (監訳), 三上貞芳 (監訳), 山川宏 (監訳), 今井翔太 (翻訳), 川尻亮真 (翻訳), 菊池悠太 (翻訳), 鮫島和行 (翻訳), 陣内佑 (翻訳), 髙橋将文 (翻訳), 谷口尚平 (翻訳), 藤田康博 (翻訳), 前田新一 (翻訳), 松嶋達也 (翻訳)
森北出版
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Explaining Intelligent Agent’s Future Motionon Basis of Vocabulary Learning WithHuman Goal Inference
Fukuchi, Y., Osawa, M., Yamakawa, H., & Imai, M.
IEEE Access, 10, 54336–54347. (2022)
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産業間の取引構造を用いた深層学習モデルによる生産指数の予測
山本裕樹，落合桂一，鈴木雅大，松尾豊
情報処理学会論文誌, (2022).
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Fixing the train-test objective discrepancy: Iterative Image Inpainting for Unsupervised Anomaly Detection
Hitoshi Nakanishi, Masahiro Suzuki, Yutaka Matuo.
J-Stage in August Vol.30, (2022).
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Hippocampal formation-inspired probabilistic generative model
Taniguchi, A., Fukawa, A., & Yamakawa,H
Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society.(2022)
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A whole brain probabilistic generative model: Toward realizingcognitive architectures for developmental robots
Taniguchi, T., Yamakawa, H., Nagai, T., Doya, K., Sakagami, M., Suzuki, M., Nakamura, T., & Taniguchi, A
Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society.(2022)
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Conveying Intention by Motions With Awareness of Information Asymmetry
Fukuchi, Y., Osawa, M., Yamakawa, H., Takahashi, T., & Imai, M
Frontiers in Robotics and AI, 9. (2022)