Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
[卒論着手発表] Autoencoderによる半教師あり学習と中間表現の分析
Search
Qiushi Pan
June 12, 2019
Research
1
350
[卒論着手発表] Autoencoderによる半教師あり学習と中間表現の分析
システム主専攻 着手発表スライド。
Auto-encoderによるsemi-supervised learningの実現と、supervised learningとの比較による中間表現の分析を行う
Qiushi Pan
June 12, 2019
Tweet
Share
More Decks by Qiushi Pan
See All by Qiushi Pan
応答例を見ながらの キャラ性格チューニング
qqpann
0
90
[ICCE2021] Prior Knowledge on the Dynamics of Skill Acquisition Improves Deep Knowledge Tracing
qqpann
1
62
卒業研究最終発表
qqpann
1
56
[卒論中間発表] Encoder-Decoder DKTと中間表現の分析
qqpann
0
71
Reduceを使った定理証明 〜 グレブナー基底を添えて 〜
qqpann
0
150
Other Decks in Research
See All in Research
[CV勉強会@関東 CVPR2024] Visual Layout Composer: Image-Vector Dual Diffusion Model for Design Layout Generation / kantocv 61th CVPR 2024
shunk031
1
410
20240918 交通くまもとーく 未来の鉄道網編(太田恒平)
trafficbrain
0
160
さんかくのテスト.pdf
sankaku0724
0
270
授業評価アンケートのテキストマイニング
langstat
1
350
Streaming CityJSON datasets
hugoledoux
0
150
テキストマイニングことはじめー基本的な考え方からメディアディスコース研究への応用まで
langstat
1
110
MetricSifter:クラウドアプリケーションにおける故障箇所特定の効率化のための多変量時系列データの特徴量削減 / FIT 2024
yuukit
2
110
第60回名古屋CV・PRMU勉強会:CVPR2024論文紹介(Vision Transformer)
waka_90b
1
200
Weekly AI Agents News! 9月号 論文のアーカイブ
masatoto
1
100
最近のVisual Odometryと Depth Estimation
sgk
1
260
Language is primarily a tool for communication rather than thought
ryou0634
4
720
[依頼講演] 適応的実験計画法に基づく効率的無線システム設計
k_sato
0
100
Featured
See All Featured
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
7
150
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
243
12k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
267
20k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
180
21k
Gamification - CAS2011
davidbonilla
80
5k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
408
22k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
27
790
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
92
16k
Statistics for Hackers
jakevdp
796
220k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
65
11k
Adopting Sorbet at Scale
ufuk
73
9k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
31
1.5k
Transcript
システム主専攻 着手発表 深層学習における中間表現の分析 潘 秋実 1
Autoencoder Autoencoderとは 教師なし学習の一種。 データの特徴を獲得するためのネットワーク Encoder: Xが得られた状態で、Xを生み出したZを推論 Decoder: 潜在変数Zから高次元データXを生成 Zを中間表現と呼ぶこととする 2
Semi‑supervised learning with Autoencoder Autoencoderによる教師なし学習で獲得したZを、Yを予測する教師あり 学習に利用 Zによって効率が改善する場合があると考えられる 課題意識 → Zを教師ありで行う既存タスクで、Zを教師なしで学習しても精度を出
せないか 3
画像の転移学習におけるAutoencoder 図:中間表現を可視化したもの[1] 画像の輪郭の特徴を抽出 転移学習で学習を効率化 4
SequenceデータにおけるAutoencoder Semantic Parsing with Semi‑Supervised Sequential Autoencoders[2] Logical formsを半教師あり学習で行う研究 xの正解ラベルがないデータではyの教師なし学習
xの正解ラベルがあるデータでは追加でxを学習 5
関連研究: Speech synthesis from neural decoding of spoken sentences (1)
脳の活動から発話をデコードするタスク[3][4] 6
関連研究: Speech synthesis from neural decoding of spoken sentences (2)
RNN+RNNを構成して、一度口の筋肉の動きを予測することで、発話予 測を改善した 7
研究計画 Speech synthesis from neural decoding of spoken sentences の追実験
著者に問い合わせを行い、データを入手できたら再現実験を試みる 筋肉の動きの正解データを用いずに、発話を予測できるようになら ないか 中間表現を使う場合とそうでない場合を比較して効果の分析 画像または自然言語処理などのタスクのサーベイ このタスクに限らず、「中間表現」を経て精度が向上するタスクは あるはず。中間表現の正解ラベルがなくても同等の効果を得られた ら意義があるのではないか 一般的に中間表現を教師なしで代替できないか 8
参考文献 [1] Computer Science Department, Stanford University. "Autoencoders". UFLDL Tutorial.
http://ufldl.stanford.edu/tutorial/unsupervised/Autoencoders/, (Accessed 2019‑06‑11). [2] Tomas Kocisky et al. "Semantic Parsing with Semi‑Supervised Sequential Autoencoders". CoRR. 2016. (Accessed 2019‑06‑11) [3] Anumanchipalli et al. "Speech synthesis from neural decoding of spoken sentences". Nature. 2019. https://www.nature.com/articles/s41586‑019‑1119‑1, (Accessed 2019‑06‑11). [4] Pandarinath, Ali. "Brain implants that let you speak your mind". Nature news & views. https://www.nature.com/articles/d41586‑019‑ 01181‑y, (Accessed 2019‑06‑11). 9