知能情報学分野 人工知能・機械学習研究室

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研究に関連するSDGsの目標

准教授 柴田 千尋

准教授 柴田 千尋

Chihiro SHIBATA

研究室の学び

近年ブレークスルーしている深層学習(ディープラーニング)などの機械学習の手法を用いて、自然言語処理、敵対的生成ネットワーク(GAN)、画像認識などの応用研究を行っています。また、機械学習・深層学習の基礎研究にも取り組んでいます。例えば、変分オートエンコーダ(VAE)や分布埋め込み、距離学習といった方法を用いて、深層ニューラルネット内部に様々な情報がより良く表現される手法を、統計的学習理論と組み合わせて研究を行っています。

社会との接点

機械学習とは、人工知能の一分野で、平たく言うと、データを用いて、コンピュータに何かを覚えさせることで、深層学習は更にその中の一分野です。対象を限定すると人間の認識能力をすでに凌駕していることが知られており、様々なところで広く応用されてきています。中でも、自然言語処理では、BERTなどアテンションを使った大規模なネットワークが有効で、文の深い意味のレベルまで捉えられるようになってきています。それらの技術は、自動翻訳、質問応答、文書分類、文の意味理解、文生成、要約、など多彩な事柄に応用されています。また、GANは大きな可能性を秘めた技術で、特に画像生成や異常検知に用いられる極
めて有望な技術です。GANを用いると様々な画像生成(線画の着色,絵画の生成など)が行えるようになっています。画像分類においては、通常の人間の能力を超えた更に先のこと(例えばネコの顔画像からのオス・メスの高精度な分類など)まで追求することができるようになっています。最先端と目される手法がネコの目のように変化する日進月歩の分野でもあり、フロンティア精神に基づき、多様で自由な研究を行っています。また、企業との共同研究を通し、研究で培った深層学習の知識を社会に還元しています。

主な研究テーマ

  • 分布埋め込みによる深層ニューラルネット内のより良い中間表現の獲得
  • BERT を用いた対話文の役割の分類
  • 映画字幕を用いた個性のある対話文生成
  • 敵対的生成ネットワークによる異常検知
  • 敵対的生成ネットワークを用いたラフの線画化
  • Effi cient Net による猫顔写真の雌雄判別精度向上
© Hosei University
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