2019年度

学習における勉強効率化のための問題選択
岩原 基記いわはら もとき, 卒業論文

数学の勉強をする際に効率よく学習するための手法を提案した。問題の依存関係に着目し問題選択の効率化を測った。

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深層学習による塗り残しの補完
水口 直哉みなくち なおや, 卒業論文

イラストの作成時に発生する塗り残しを、深層学習を用いることで簡単に補完できるようにすることを目的とした。

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Neural Networks for Airfoil Estimation and Their Web Interface
淺野 遼あさの りょう, 卒業論文

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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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
高知尾 一輝たかちお かずき, 卒業論文

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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