1.

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赤嶺, 有平 ; 岡崎, 威生 ; 遠藤, 聡志
出版情報: 琉球大学大学教育センター報.  pp.18-22,  2023-03.  琉球大学大学グローバル教育支援機構
概要: 本稿では知能情報コースで実施した学習サポート事業の実施状況を報告するとともに、利用記録の取得及びサポート担当学生の負担平準化を目的として2021年度に構築した学習サポートを管理するためのwebシステムについて紹介する。同システムの導入により 、利用状況の詳細な記録を得ることができた。 続きを見る
2.

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當間, 愛晃 ; 岡崎, 威生 ; 遠藤, 聡志
出版情報: 琉球大学大学教育センター報.  pp.16-19,  2022-03.  琉球大学大学グローバル教育支援機構
概要: 本稿では知能情報コースで実施した学習サポート事業の概要を紹介するとともに、利用実態とその影響について報告する。2020年度はコロナ禍という特殊な環境下を強いられたことから従来とは異なる施策として先輩学生との定期面談を中核としたモチベーション 支援についても試行した。利用者追跡調査からはおおよそ平均GPAの継続した改善がみられ、一定の効果を確認することができた。 続きを見る
3.

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髙嶺, 潮 ; 遠藤, 聡志 ; Takamine, Michiru ; Endo, Satoshi
出版情報: 人工知能学会論文誌.  36  2021-09-01.  人工知能学会
URL: http://hdl.handle.net/20.500.12000/49790
概要: Scene understanding is a central problem in a field of computer vision. Depth estimation, in particular, is one of the i mportant applications in scene understanding, robotics, and 3-D reconstruction. Estimating a dense depth map from a single image is receiving increased attention because a monocular camera is popular, small and suitable for a wide range of environments. In addition, both multi-task learning and multi-stream, which use unlabeled information, improve the monocular depth estimation efficiently. However, there are only a few networks optimized for both of them. Therefore, in this paper, we propose a monocular depth estimation task with a multi-task and multistream network architecture. Furthermore, the integrated network which we develop makes use of depth gradient information and can be applied to both supervised and unsupervised learning. In our experiments, we confirmed that our supervised learning architecture improves the accuracy of depth estimation by 0.13 m on average. Additionally, the experimental result on unsupervised learning found that it improved structure-from-motion performance.
論文
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4.

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遠藤, 聡志 ; 岡﨑, 威生 ; 當間, 愛晃
出版情報: 琉球大学大学教育センター報 — University Education Center Bulltein.  pp.60-61,  2021-03.  琉球大学大学グローバル教育支援機構
URL: http://hdl.handle.net/20.500.12000/48501
概要: 本稿では知能情報コースで実施した学習サポート事業の概要を紹介するとともに、利用実態とその影響について報告する。利用者追跡調査からはおおよそ平均GPAの継続した改善がみられ、一定の効果を確認することができた。
紀要論文
5.

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澤崎, 夏希 ; 遠藤, 聡志 ; 當間, 愛晃 ; 山田, 孝治 ; 赤嶺, 有平
出版情報: 知能と情報.  32  pp.668-677,  2020-04-15.  日本知能情報ファジィ学会
URL: http://hdl.handle.net/20.500.12000/47250
概要: 深層学習によって様々な分類問題が解決されているが,分類カテゴリ毎のデータ量が不均衡な問題を扱う場合,多くの課題がある.不均衡データへの対策として,少量カテゴリのデータ量を増加させ均衡化する手法がある.これをかさ増しと呼び画像処理分野ではノイ ズの付与や回転による方法が一般的である.最近ではGenerative Adversarial Network: GANによる画像生成手法を用いる場合がある.一方で,自然言語処理の分野では有効なかさ増し手法はいまだ確立されておらず,人手によるかさ増しが行われている.人手によるかさ増しではルールの設計など負担が大きく,機械的なかさ増し手法が必要となる.しかし,文章生成における機械的なかさ増しは画像生成に比べ不安定である.これは文章の特徴獲得の難しさが原因だと考えられる.そこで本論文ではグラフ情報に注目した機械学習による文章生成手法を提案する.CaboChaによって生成されたグラフ情報をGraph Convolutionにより畳み込み処理する.提案するGANにより生成されたかさ増し文章を3つの計算実験により評価し有効性を示した.
論文
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6.

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前田, 裕一朗 ; 遠藤, 聡志 ; 山田, 孝治 ; 當間, 愛晃 ; 赤嶺, 有平
出版情報: 第81回全国大会講演論文集.  pp.439-440,  2019-02-28.  情報処理学会
URL: http://hdl.handle.net/20.500.12000/46149
概要: 論文
7.

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當間, 愛晃 ; 山田, 孝治 ; 遠藤, 聡志 ; 十河, 卓司 ; 石田, 亨
出版情報: 電子情報通信学会誌.  102  pp.172-178,  2019-02.  電子情報通信学会
URL: http://hdl.handle.net/20.500.12000/43772
概要: 本稿では,2013年から毎年実施している琉球大学・京都大学合同デザインスクールの経験を基に,社会課題に取り組むワークショップとその効果について述べる.取り組むテーマは毎年異なり,雇用問題や地方都市の活性化といった全国にもつながる本格的な問題 を設定した.これまでの5年間で延べ158名の学生が参加し,沖縄・京都そして留学生といった異文化融合も含む横断討論を行い,互いの視野拡大・複合的な視点獲得を促進することで,多様なアイデアが生み出された.アンケートや追跡調査から,ワークショップ後の学びにも寄与する事例が現れ始めていることが分かった.
学術雑誌論文
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8.

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高嶺, 潮 ; 遠藤, 聡志 ; Kolodziejczyk, Jakub ; 西銘, 大喜 ; Takamine, Michiru ; Endo, Satoshi ; Nishime, Taiki
出版情報: 人工知能学会全国大会論文集.  33  pp.4I2-J-2-04-,  2019-06.  一般社団法人 人工知能学会
URL: http://hdl.handle.net/20.500.12000/46170
概要: Depth estimation is an important tool for machines to get spatial information. Human is realizing high-accuracy depth es timation by dividing problem area, but it is difficult for machine to calculate depth from a single RGB image. Our goal is to improve the accuracy of monocular depth estimation.From the past research, it has been found that obtaining the information stepwise in the global and local areas is effective for depth estimation.Therefore, In this research, we propose a method to utilize the anteroposterior relationship information of the object. Experimental results showed that the overlap information is useful for depth prediction.
論文
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9.

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論文(リポジトリ)
澤崎, 夏希 ; 遠藤, 聡志 ; 當間, 愛晃 ; 山田, 孝治 ; 赤嶺, 有平
出版情報: 第13回研究会オンライン・プロシーディングス.  pp.39-44,  2018-12-03.  Webインテリジェンスとインタラクション研究会
URL: http://hdl.handle.net/20.500.12000/46168
概要: 現在ディープラーニングの発展により様々な問題が解決されているが,その問題の多くは十分なデータ 量が確保されており,少量学習データでの問題解決は依然として課題となっている.データ量が少ない場合の対 策として,データを増加させるかさ増し手法が用 いられる.特に画像分野においては Generative Adversarial Network:GAN を用いた高精度な画像生成手法が注目されている.自然言語の分野においても,GAN を応用し文 章を生成する試みが広く行われているが,十分な精度の文章生成を行うのは難しい.原因の一つとして,自然言語 生成に用いられる GAN では,多くの場合構文構造は加味されていないことがあげられる.そこで,本論文では グラフ構造を畳み込む Graph Convolution を用いて,構文構造を加味した上で文章生成を行う手法を提案する.
論文
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10.

その他

その他
前田, 裕一朗 ; 遠藤, 聡志 ; 山田, 孝治 ; 當間, 愛晃 ; 赤嶺, 有平 ; Maeda, Yuichiro ; Endo, Satoshi ; Yamada, Koji ; Toma, Naruaki ; Akamine, Yuhei
出版情報: FIT2018(第17回情報科学技術フォーラム).  pp.189-190,  2018-09-20.  電子情報通信学会 / 情報処理学会
URL: http://hdl.handle.net/20.500.12000/45894
概要: ショッピングサイトのレビューは商品の評判を知るために有益な情報の集合である。しかし、全てのレビューに目を通すには膨大である。本研究では、レビューから評価の視点となっている属性語を抽出してレビュー全体の俯瞰を行う。属性語の抽出には様々なアプロ ーチがあるが、Xu(Liu)らの提案するDoubleEmbedding-CNNでは、一般的なコーパスから学習した単語埋め込みとドメインに注目した単語埋め込みの二重埋め込みを使うことで高い精度の抽出を行った。しかし、この手法は属性語の抽出でよく用いられる品詞情報を加味していない。そこで、品詞情報を3つ目の埋め込みとして与えることで精度の向上を図る。
会議発表用資料
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