NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2018
ム / プログラム / 研究展示 データと学習の科学 研究展示 5 深層学習をモバイル向けに小さくします ~量子化による深層学習のモデル圧縮技術~ どんな研究 画像や音声などの認識に深層学習が盛んに用い
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2018/exhibition/5/
poster.pdf
【関連文献】 【 連 絡 先 】 どんな研究 どこが凄い 目指す未来 高速かつ高精度な深層学習を実現します ~時系列の勾配方向に着目した高効率な学習アルゴリズム~ 深層学習は音声や画像認識
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2016/exhibition/7/poster.pdf
スライド 1
efficient deep learning for mobile devices 05 深層学習をモバイル向けに小さくします ~量子化による深層学習のモデル圧縮技術~ 画像や音声などの認識に深層学習が 盛んに用い
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2018/exhibition/5/poster5.pdf
金井関利|NTTソフトウェアイノベーションセンタ|NTT R&D Website
Sekitoshi Kanai 分散処理基盤技術プロジェクト 研究員 (2018年11月取材時点) より速く 簡単に そして安全に AI深層学習の今。 今話題のAI(人工知能)を活用した取り組みである「corevo
https://www.rd.ntt/sic/team_researchers/researcher/24.html
コンピュータの耳を創る|NTTコミュニケーション科学基礎研究所|NTT R&D Website
、個々の要素技術を益々高度化していかなければなりません。 深層学習に基づく音声認識 近年、深層学習の登場により、音声認識の精度は飛躍的に向上しました。しかし、現在の技術をもってしても、例えば、人と人のカジ
https://www.rd.ntt/cs/team_project/media/signal/research_media05.html
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2017
ム / プログラム / 講演 研究講演 6/2(金)11:00 - 11:40 あなた専用のお手本映像で上達支援 ~深層学習によるメディア生成の可能性~ メディア情報研究部 金子 卓弘 概要 近年の深層学習
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2017/talk/research2/
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2019
研究展示 データと学習の科学 04 深層学習のボトルネック解消で精度を向上 ~深層学習における、より高い表現能力を持つ出力関数~ どんな研究 深層学習による画像認識や機械翻訳において予測精度を改良
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2019/exhibition4/
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学習のボトルネック解消で精度を向上 Larger capacity output function for deep learning ~深層学習における、より高い表現能力を持つ出力関数~ 深層学習
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2019/download/04_a.pdf
深層学習を浅くする技術に関する論文|NTTソフトウェアイノベーションセンタ|NTT R&D Website
深層学習を浅くする技術に関する論文|NTTソフトウェアイノベーションセンタ|NTT R&D Website NTT R&D Website NTTソフトウェアイノベーションセンタ 研究紹介資料
https://www.rd.ntt/sic/research-results/paper/2019/295.html
c_15.pdf
からこれら情報を高い精度で推定する手法は既にいくつか知られていますが、音声 のみしか利用できない場合、 新の深層学習技術をもってしても未だ解決が困難な問題です。 高精度な年齢推定を行うためには各年代の話者の膨大
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2020/download/c_15.pdf
機械の心の物理学 | NTT R&D Website
深層学習モデルの性能をより深く理解することで安全で公平な深層学習モデルの活用を促進します。 技術課題 生成AIの性能が向上し、適用範囲が広がっています。しかし、その性能の詳しい理解はまだ不十分で、安心
https://www.rd.ntt/ai_tech/next_generation_ai/g-2.html
セキュア連合学習 | NTT R&D Website
において、各端末で分散保持されるデータを端末から出さずに利活用する連合学習技術の研究開発に取り組んでいます。本技術により、大規模なデータをセキュアかつ高速にAIモデル、特に深層学習への活用が可能になると考え
https://www.rd.ntt/research/SI0029.html
H1-H4
に従事。2012年日本機械学会畠山賞受賞。同年ICPR2012 Best Student Paper Award受賞。電子情報通信学会会員。 深層学習によるメディア生成の今後の展望 上記のアプローチの鍵
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2017/talk/research2/talk_kaneko.pdf
F12_leaf_j.pdf
クを拡散モデルに解かせることで、モデルの「想像 ⼒」を評価 この研究がもたらす未来 拡散モデルの性能を理解しその振る舞いを予測可能にすることで、より安全・安⼼な深層学習モデルの社会実装を可能
https://www.rd.ntt/forum/2023/doc/F12_leaf_j.pdf
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2016
ム / プログラム / 研究展示 データと学習の科学 高速かつ高精度な深層学習を実現します ~時系列の勾配方向に着目した高効率な学習アルゴリズム~ 概要 深層学習は画像/音声認識・AI分野で人間を超える精度
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2016/exhibition/7/
Microsoft PowerPoint - A_パネル一覧0501.pptx
ニューラルネットワーク(RNN) が使用されています。RNNは時系列 データの高精度な解析に適した深層 学習技術の一つです。しかし RNN には学習が困難であるという問題が あります。本研究では失敗しない RNNの学習法を提案
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2017/exhibition/5/poster5.pdf
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リ FFNN:フィードフォワードニューラルネットワーク sigmoid: シグモイド関数 AI 本展示で紹介するAI(深層学習モデ ル)は、ある問題に対する解の候補 (仮説)が二つ与えられたときに、 より良い
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2018/exhibition/17/poster17.pdf
c_20.pdf
関連文献 連 絡 先 どんな研究 どこが凄い めざす未来 オープンハウス 2020 20 現在の深層学習では、1か所に集約したデータを使ってモデルを学習することが一般的です。しかし、 データ量
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2020/download/c_20.pdf
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2015
ム / プログラム / 研究展示 メディアの科学 コンピューターが音を読み解く ~深層学習を活かした実環境下音声認識・音響処理~ 概要 近年、スマホでの音声検索をはじめ、音声インタフェースが広く利用
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2015/exhibition/20/
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2018
ム / プログラム / 研究展示 メディアの科学 研究展示 17 二択問題にして解くことでAIは賢くなる ~深層学習による仮説比較と音声認識結果選択への応用~ どんな研究 本展示で紹介するAI(深層学習モデ
https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2018/exhibition/17/