「深層学習」の検索結果（242件）

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

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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

深層学習の推論処理を大幅に効率化する「ひかりディープラーニング®推論基盤」―― 企業活動での競争力の源泉に資するR&D技術を｜NTT R&D Website

深層学習の推論処理を大幅に効率化する「ひかりディープラーニング®推論基盤」―― 企業活動での競争力の源泉に資するR&D技術を｜NTT R&D Website NTT R&D Website リサ

https://www.rd.ntt/research/JN20191114_h.html

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/cct/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/cct/research-results/paper/2019/295.html

Creativity and Technology ――designing for an unknown future｜NTT R&D Website

が会話のパートナーになる日 ――大規模深層学習で拓く雑談対話システムの新境地 最新の深層学習モデルを利用した高性能な雑談対話システムについて、NTTが構築したシステムの詳細や現状の到達点・課題を紹介

https://www.rd.ntt/research/JN202107_14436.html

深層学習技術の価値化に向けた研究開発とそのビジネス応用｜NTT R&D WebSite

深層学習技術の価値化に向けた研究開発とそのビジネス応用｜NTT R&D WebSite NTT R&D WebSite リサーチ&アクティビティ 深層学習技術の価値化に向けた研究開発とそのビジ

https://www.rd.ntt/research/JN20181227_h.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

データが分散蓄積される時代にも機械学習モデルを最適化。「非同期分散型の深層学習技術」の研究｜NTT R&D Website

データが分散蓄積される時代にも機械学習モデルを最適化。「非同期分散型の深層学習技術」の研究｜NTT R&D Website NTT R&D Website リサーチ&アクティビティ データが分散

https://www.rd.ntt/research/RDNTT20210501.html

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

機械が会話のパートナーになる日 ――大規模深層学習で拓く雑談対話システムの新境地｜NTT R&D Website

機械が会話のパートナーになる日 ――大規模深層学習で拓く雑談対話システムの新境地｜NTT R&D Website NTT R&D Website リサーチ&アクティビティ 機械が会話のパートナー

https://www.rd.ntt/research/JN202107_14467.html

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

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/

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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/

人に迫り、人を究め、人に寄り添う─デジタルとナチュラルの共生・共創に向けて｜NTT R&D WebSite

ましいものがあります。もともとコンピュータは人間が処理できない大量のデータを一度に処理し、人間が苦手な処理を人間に代わって高速に処理するのが得意です。しかし特に深層学習の発展のおかげで、本来人間が得意で、なかなかコン

https://www.rd.ntt/research/JN20190906_h.html

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から来て、どこへ行くのか？　人流データ同化と学習型誘導 ・都市の今を知る　環境センシングと異種データ融合分析によるイベント解析 ・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

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2018/download/2018oh_poster.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/

少数の学習データで高い精度を達成する「メタ学習」 | NTT R&D Website

、その中で2018年ごろからメタ学習の研究に取り組んでいます。メタ学習の概念は以前からあったのですが、2018年ごろになって深層学習の研究が著しく発展してきたこと、コンピュータの性能が向上したこと、各種

https://www.rd.ntt/research/JN202404_25752.html

あなたの声を「すぐそば」品質で聴くAI ――遠くからでも近接マイク品質で混ざった音を聞き分ける革新的音響処理技術 | NTT R&D Website

かつ高速に実現する「統一モデル」、少数マイクで高品質な処理が可能な「スイッチ機構」、さらに、深層学習に基づく音声強調（SpeakerBeamなど）との連携について述べます。 中谷　智広（なかたに　ともひろ

https://www.rd.ntt/research/JN202208_19141.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2018 プログラム

によるイベント解析～ 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～ 光で機械学習をスピードアップ ～光リザーバーコンピューティングによる高速機械学習～ ネットワーク構造

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2018/program.html

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します。深層学習に基づく、任意の会話状況を表現でき るモデルであり、適切な学習データがあれば、あらゆる実会話データに対応できることが期待されます。 人と人との会話から「いつ、誰が、何を話したか」という情報を自動

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2019/download/17_c.pdf

光学・物理原理に基づく深層画像生成｜NTTコミュニケーション科学基礎研究所｜NTT R&D Website

の目でも見分けがつかないほどリアルな画像を生み出せるようになりつつあります。こうした発展は、深層学習の進展によってもたらされたものですが、一般的な深層学習モデルはブラックボックス化されたニュ

https://www.rd.ntt/cs/team_project/media/recognition/research_media21.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2016

ム / プログラム / 研究展示 メディアの科学 飾り文字でも読み取れる ～深層学習と系列デコーディングによる文字列認識～ 概要 スマートフォンで撮影した街中の風景など、実環境の情景中に存在する文字を読み

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2016/exhibition/16/

聞きたい人の声に耳を傾けるAI ――深層学習に基づく音声の選択的聴取技術SpeakerBeam｜NTT R&D Website

聞きたい人の声に耳を傾けるAI ――深層学習に基づく音声の選択的聴取技術SpeakerBeam｜NTT R&D Website NTT R&D Website リサーチ&アクティビティ 聞きたい人

https://www.rd.ntt/research/JN202107_14481.html

迫り来る大規模データ時代に必要な「高速かつ正確なデータ分析基盤」 | NTT R&D Website

トな深層学習（ディープラーニング：コンピュータが自動で大量のデータを解析し、データの特徴を抽出する技術）はもしかしたら5〜10年後には別の技術に置き換えられているかもしれません。その場合はそのときに求め

https://www.rd.ntt/research/JN202410_29841.html

変化する現在（いま）に適応し、持続する未来（あす）を切り拓くコミュニケーション科学 ――人・社会・環境との調和と共生をもたらす技術の創出 | NTT R&D Website

のいくつかを紹介します。 NTTコミュニケーション科学基礎研究所の研究領域 人の能力に迫り凌駕する 深層学習技術の登場により、「見る」「聞く」「話す」などのメディア処理に関するAI（人工知能）技術は格段

https://www.rd.ntt/research/JN202208_19139.html

画像や音を見聞きするだけで賢くなるAI─クロスモーダル情報処理の展開｜NTT R&D WebSite

者は深層学習の技術です。例えば、さまざまな物体を撮影した画像と「りんご」「みかん」といった物体の名前(クラスラベル)とを組(ペア)にしたデータを大量に用意して深層学習を行うと、画像中の物体が何であるかを高い

https://www.rd.ntt/research/JN20190910_h.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2016

ム / プログラム / 研究展示 データと学習の科学 どうやって来た？どこへ行く？ ～深層学習を利用した移動軌跡分析・予測技術～ 概要 スマートフォン等で収集可能な移動軌跡は、人やモノの動きを理解する上で重要

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2016/exhibition/5/

次世代AI | NTT R&D Website

ステレーション、AIの基礎研究など次世代のAIに向けた研究開発について紹介します。 機械の心の物理学 From R&Dフォーラム 機械の心の物理学 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

https://www.rd.ntt/ai_tech/next_generation_ai/

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 / 研究展示 データと学習の科学 研究展示 5 時間変化するデータのための安定した深層学習 ～Gated recurrent unitにおける学習安定化技術～ 概要 音声認識や機械翻訳

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2017/exhibition/5/

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 / 研究展示 メディアの科学 研究展示 16 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～ 概要 「したいことがあるけど、やり方が分からない…」そのような時

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2017/exhibition/16/

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 プログラム

へ行く？ ～深層学習を利用した移動軌跡分析・予測技術～ ２０２０のトラヒックホットスポットはどこ？ ～ユーザ行動に基づく将来イベントトラヒック予測技術～ 高速かつ高精度な深層学習を実現します ～時系列

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2016/program.html

リーフレット+

に学習する低ランク回帰技術：MOFM ●人はどこから来て、どこへ行くのか？ 人流データ同化と学習型誘導 ●都市の今を知る 環境センシングと異種データ融合分析によるイベント解析 ●深層学習をモバイル向け

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2018/download/2018oh_leaflet.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2020

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、最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。 どこが凄い 高精度な年齢推定を行うためには各年代の話者

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2020/exhibition15/

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 プログラム

しました。 2017/8/30 研究講演「打てるバッターは何が違うのか？ ～潜在脳機能からみた技の神髄～」の講演アーカイブを公開いたしました。 2017/8/30 研究講演「あなた専用のお手本映像で上達支援 ～深層学習

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2017/program.html

2016_ポスター0325_4

へ行く？ 深層学習を利用した移動軌跡分析・予測技術 ・2020のトラヒックホットスポットはどこ？ ユーザ行動に基づく将来イベントトラヒック予測技術 ・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

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2016/download/oh2016_poster.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2019

研究展示 メディアの科学 17 いつ、誰が、何を話した？全部で何人いた？ ～何人の会話でも聞き分けられる深層学習モデル～ どんな研究 会話収録音から、「いつ、誰が、何を話したか」という情報を推定

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2019/exhibition17/

poster.pdf

-mail：liu.xinhao(at)lab.ntt.co.jp ～深層学習と系列デコーディングによる文字列認識～ [1] X. Liu, T. Kawanishi, X. Wu, K. Kashino

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2016/exhibition/16/poster.pdf

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.yuki(at)lab.ntt.co.jp ～深層学習を利用した移動軌跡分析・予測技術～ [1] Y. Endo, H. Toda, K. Nishida, A. Kawanobe, “Deep

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2016/exhibition/5/poster.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2020

ィアの科学 20 データを端末から漏洩させない分散深層学習 分散NW上で機械学習をするための非同期合意形成技術 どんな研究 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

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2020/exhibition20/