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第一原理計算で2200種の物質表面のデータベースを作成して学習させた。機械学習の予測に効いている原子を特定できるため解釈しやすい。... さらに三元系酸化物の予測に応用し、転移学習のデータを増やすと予...

①深層表現学習=非構造化・断片化されたデータから意味を抽出し、有効な情報として提示するものである。... ②転移学習=あるタスクで学習した知識やモデルを別のタスクに転用する技術であり、...

強化学習は数式が分からない現象にも適用できる。... 強化学習で効率的な混合を実現。 作成したモデルは、転移学習することで計算コストを抑えて他のシステムに転用できる。

その中で一から学習モデルを構築するためには、AIの学習のための「教師データ」とそれに付随する「教師ラベル情報」を用意する必要があり、大きな負担となる。その困難を克服する手法として、事前に特定の領域向け...

唇の動きと発話文を人工知能(AI)技術で学習すると、音声のないデータでも何を話したかが読み解けると期待される。... これは学習させるデータ量が少ないためで、AIのアルゴリズムよりもデ...

既に学習済みのモデルを有効利用する技術を使って、少数の医療用画像データから自動分類する機械学習モデルを構築。... その結果、構築した学習モデルと専門医による分類結果の一致度は0・809で、階層転移学...

【発電量向上貢献】 「大量のデータを学習」というAIの根本が実運用上ではしばしば問題となる。例えば学習データにない新しい監視対象機種やセンサーを変更した場合などは、その都度一からデー...

AI・ロボット転機予報Part3(3)TEZUKA2020 (2020/10/21 ロボット)

手塚治虫が描いたマンガのキャラクターをAIに大量に学習させて手塚治虫風の新キャラクター案をいくつも生成して人間がその中からいいものを選んだ。... マンガに出てくる人間の顔は人間にとっては人間の顔に見...

学習済みのモデルを有効利用する転移学習などの技術を使って実現した。まず転移学習でモデルを作り、複数のモデルをつなぎ層を介して組み合わせる。この複合モデルに明るい画像を正解として暗い画像を学習させた。

しかし、材料の実験データを得るにはコストがかかるため、実験データの量は機械学習の観点からは著しく少ないのが現状である。このスモールデータ問題はデータ科学的にも新しい課題となっており、転移学習という学習...

トッパン・フォームズ、オープンストリームと提携 (2018/6/14 電機・電子部品・情報・通信2)

同社のAI開発に、トッパン・フォームズが所有する膨大な量の記入済み帳票画像を学習データとして使用してAI開発を推進する。AI技術の一つ「転移学習」など最新のディープラーニング(深層学習)...

固有ベクトルと固有値から深層学習の第何層までに学習が完了しているかわかる。 ... 用途に応じて層を入れ替える「転移学習」では、入れ替え層の相性を判断できるようになる。... そこで...

ある領域で学習させたモデルを別の領域に適応させる「転移学習(トランスファーラーニング)」に使える。... 大規模分散型の深層強化学習アーキテクチャーで、「IMPALA」と名付けた。ある...

深層学習では脳の神経細胞ネットワークを模して、いくつもの計算ユニットを層状に重ねた学習モデルを利用する。... また一度大量のデータを学習させたモデルを基にして新しいデータを学習させる「転移学習」では...

AI技術の一つ「転移学習」を利用し、最も安定な界面構造を計算した。... 界面の三次元立体構造を74次元に拡張して転移学習を利用した。転移学習は計算結果を別の似た問題に転用して効率的に解く手法。

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