2022年度
2021年度
変分オートエンコーダによる音楽から3Dダンスモーションの合成
深層生成モデルであるVAE(Variational Autoencoder)を用いて、音楽から3Dダンスモーションを自動生成した。
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複雑なグラフィックレイアウトの制御可能な生成
複雑なグラフィックレイアウトの制御可能な生成手法を二つ提案する。一つ目の手法では、事前に学習した深層生成モデルを用いて、制約を満たすレイアウトを生成する。二つ目の手法では、視覚的な包含関係を木構造として表現し、Webページのレイアウトを生成する。最後に、制御可能な生成手法の設計指針を整理し、今後の方向性について議論する。
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スーパーマリオゲームレベル生成タスクにおけるPixelCNN++モデルの検討
スーパーマリオゲームレベルを入力として、PixelCNN++モデルを用いることで、新しいマリオレベルを生成するをできるかどうか実験を行った。
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機械学習を用いたアフリカツメガエルの無染色血球の自動検出
血球や造血の研究において、血球の計数は無くてはならない作業である。従来の手法では、 血球計数装置と他の実験装置や、化学物質を用いた染色が必要であり、時間がかかる作業 であった。そこで、本研究ではオブジェクト検出アルゴリズムである「you only look once」 (YOLO)を用いてアフリカツメガエルの無染色血球を自動的に識別・計数する手法に取り 組んだ。学習に用いるデータセットを変更、増強することで、モデルの性能の比較を行った。 その結果、元々のデータセットを明るさをランダムで変更し増強したものが、最も精度が高 くなった。しかし、いずれのデータセットで学習しても、白血球と栓球の識別の精度は、実 用レベルには至らなかった。これは、赤血球に対する白血球と栓球のラベル付きオブジェク トの割合が低すぎることが大きな要因であると考えられる。
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ポケモンに対する強化学習における部分的に観察可能ゲームの攻略
ポケモンみたいな部分的観測可能且つ確率的なゲームを複数なエージェントによるランダムマッチングで学習の安定化を実現した。
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2020年度
シミュレーションにおいて強化学習による自動車の自動運転化
自動運転のモデリングを車間通信と強化学習を用いて行えるようにSUMOに対するインターフェース(gym環境)の定義をし、強化学習の実験を行うことで、インターフェースが機能するかの検証をした。
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音楽ゲーム譜面の自動生成タスクにおけるWaveNetモデルの検討
楽曲を入力として音楽ゲーム譜面を生成するモデルとして、音声合成のための深層学習モデルであるWaveNetを適用して譜面生成をできるかどうか実験を行った。
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Nethackに対する強化学習におけるゲーム情報の利用と戦略学習
NetHackに対して強化学習を適用し,戦略の学習を目指した.そのためのモデルを提案し,有効性を確認した.
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2019年度
教師あり学習を用いたキャラクターイラストの線画抽出
キャラクターイラストからその線画を自動的に抽出する手法として深層学習を用いた。代表的な誤差関数に加えてperceptual lossを用いることで精度を向上させることを目的として実験を行い、結果を比較・検討した。
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ニューラルネットワークを用いて翼型推定を約1200倍高速化し、またそれを初学者が容易に扱えるウェブインターフェースを開発した。
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