研究者詳細 - 遠藤　聡志

論文 - 遠藤　聡志

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末光航大,遠藤聡志,佐藤俊輔

第21回情報科学技術フォーラム（FIT2022） ( 情報処理学会 ) CH-001 2022年09月

掲載種別: 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

空は天気を予報するうえで重要な手がかりである.気象会社ウェザーニューズはユーザーから現状の空の写真と天候情報を取得することで予報精度向上を達成した.さらなる精度向上のために,車載カメラの撮影画像を用いた空情報の自動取得を提案する.また,屋内といった空領域が少ない画像は天気判断が困難なため,空領域に応じた取得画像の選抜が必要である.本研究では,セマンティックセグメンテーション用いた空領域の推定結果から,天気判断が可能な画像の選抜を目指す.具体的には,画像全体にする空の占有率が,実験結果から考察された閾値以上ならば選抜する.

対話行為における少数派タグ分類のための多段階分類法

宮城孝明,遠藤聡志

第21回情報科学技術フォーラム（FIT2022） ( 情報処理学会 ) CE-006 2022年09月

掲載種別: 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

対話行為は話者の「意図」や「意味」を表し,対話をより明確に理解する際や,システム応答の指標などに用いられる.しかし,対話行為タグの数が不均衡なデータセットによる学習が必要となるため,少数派タグは正しく分類されにくい.本研究では,少数派タグの分類精度向上のために4段階構成のデータセットと分類器を提案する.多段階分類器では,4つの多層パーセプトロンを用いこれを階層的に重ねる.1から3段階目はタグの偏りを疑似的に解消させるて2値分類問題として扱う.4段階目は通常の多値分類問題として扱う.対話行為分類問題に対する多段階分類の有効性を実験で示す.

自己注意機構を用いた応答の対話行為推定

宮城孝明,遠藤聡志

FIT2021第20回情報科学技術学術フォーラム ( 電子情報通信学会・情報処理学会 ) E-038 2021年08月

掲載種別: 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

対話行為は、発話者の発話の「意図」や「意味」を表し,対話生成や内容の理解に必要な情報である.田中らの研究では,Gated Recurrent Unit(以下,GRU)を用いた階層型深層学習モデルを使用し,応答の対話行為推定を行っている.しかし,GRUでは重要な単語の価値が他の単語の価値と同等になる事や,直近の発話同士を重点的に考慮されていない事が課題として考えられる.自己注意機構は,各入力トークン同士の関係性を直接学習できる.そのため,本研究では自己注意機構を用いた階層型深層学習モデルを提案する.具体的には,単語系列や発話系列を処理する箇所に自己注意機構を用いて,注意すべき箇所を考慮する.従来手法と比較した実験では,AccuracyとF値の向上を確認した.

詳細画像分類におけるContrastive Learningの活用

大城慶知,遠藤聡志

FIT2021第20回情報科学技術学術フォーラム ( 電子情報通信学会・情報処理学会 ) CH-002 2021年08月

掲載種別: 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

詳細画像分類とはあるカテゴリの中で，クラス間の細かい違いからさらに分類を行う問題のことを指す．詳細画像分類では，Dimitri Korschらのように頭・羽・足などのパーツに分けて特徴量抽出し分類することが主流である．その一方で，一般画像分類においてPrannay Khoslaらは教師あり対照学習を利用することで，画像間の共通項を捕捉する特徴量を獲得し精度向上することを示した．本論文では，詳細画像分類において対照学習を用いることでパーツを抽出せずに分類に必要な特徴量を獲得することを試みる. Khoslaらの損失関数に変更を加えて性能評価を通して詳細画像分類における対照学習の有効性を検討する．

試験問題画像におけるXML構造と属性の推定

松本涼,遠藤聡志

FIT2021第20回情報科学技術学術フォーラム ( 電子情報通信学会・情報処理学会 ) CF-007 2021年08月

掲載種別: 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

人工知能技術で大学入試問題を解くことに挑戦する「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトは、2016年時点で全教科合計の偏差値57.1を達成した。しかしながら、東ロボくんの入力情報は、画像ではなく人手でアノテーションされたXMLデータであり、作成にコストがかかる。よって、End-to-EndでのXML自動生成が必要になるが、そのためには、抽象的な複数の情報の抽出、推定および統合を行う必要がある。そこで本研究では、文書画像からのXMLデータの生成を、要素、属性、構造の抽出、推定タスクに分解し、それらをEnd-to-Endに結合するモデルを提案する。また、構造および一部の属性情報の推定実験を行う。

試験問題画像からのXMLメタタグ検出

松本　涼,遠藤聡志

FIT2020第19回情報科学技術学術フォーラム ( 電子情報通信学会・情報処理学会 ) CF-006 1 - 4 2020年09月 [ 査読有り ]

掲載種別: 研究論文（その他学術会議資料等）

国立情報学研究所のプロジェクト「ロボットは東大に入れるか」(以下「東ロボ」)は、センター試験を計算機に自動で解かせる取り組みを行っており、2016年時点で、全教科合計の偏差値57.1を獲得した。しかしながら、東ロボくんの入力は画像ではなく、独自規格のXML（以下「東ロボXML」）に変換している。また、東ロボXMLへの変換は人手で行われている。このため、XML化に人手がかかっている。また、XML変換の自動化は難しく、自動化を試みた先行研究でも、全ての情報を取得できてない。そこで本研究は、試験問題のXML変換の自動化を最終目標とする。その第１段階として、Object Detection によるXMLメタ情報の抽出手法を提案する。

少量のラベル付きデータを用いた蚊の分類学習方法の検討

大城慶知,遠藤聡志

FIT2020第19回情報科学技術学術フォーラム ( 電子情報通信学会・情報処理学会 ) CH-002 1 - 4 2020年09月 [ 査読有り ]

掲載種別: 研究論文（その他学術会議資料等）

蚊媒介性感染症のデング熱は分布の拡大、罹患率、重篤度から公衆衛生上の脅威である。沖縄や日本には、デング熱を媒介するヒトスジシマカが広範囲で生息しているが、より媒介能の高いネッタイシマカの移入に関して監視する必要があり、蚊の簡便で正しい分類は喫緊の課題である。本研究では、調査の補助のための少量のラベル付きデータセットで高精度な分類モデルを作成することを目的とする。一般的に少量のラベル付きデータセットを用いた分類問題では、転移学習を用いることが多い。しかし、蚊の分類問題では蚊のみを捉え、かつ重要な特徴量が微小な領域に含まれることもあり適切な重みを学習することが難しい。よって、ラベルのないデータセットで教師なし事前学習をと小さい特徴量を分類するための手法の提案を行う。

深度と深度勾配の相互変換によるMulti-task learningを活用した教師なし単眼深度推定の提案

髙嶺潮, 遠藤聡志

FIT2020第19回情報科学技術学術フォーラム ( 電子情報通信学会・情報処理学会 ) CH-001 1 - 4 2020年09月 [ 査読有り ]

掲載種別: 研究論文（その他学術会議資料等）

単眼深度推定は不良設定問題であるためヒューリスティクスな特徴量に依存し精度の確保が難しい．それに加え，深度の正解データが入手困難であることから，教師なし学習手法の開発に注目が集まっている．教師あり学習においてはMulti-task learningが精度向上に貢献することが判明しているが，情報選定の必然性の担保が難しく，教師なし学習に最適化したモデルは未だ少ない．そこで深度と深度勾配の相互変換を活用することで教師なし学習へ適用が可能なMulti-task learningモデルを提案する．本論文では提案モデルを既存の教師なし学習に適用することで改善を試みる．

サブゴールによる内発的報酬を用いたモデルベース深層強化学習の考察

丸山元輝・遠藤聡志・山田孝治

FIT2020第19回情報科学技術学術フォーラム ( 電子情報通信学会・情報処理学会 ) CF-005 1 - 4 2020年09月 [ 査読有り ]

掲載種別: 研究論文（その他学術会議資料等）

一般的に強化学習は，報酬がスパースな環境で学習が困難であることが知られている．この問題を解決するために，エージェント自らが報酬を生成する内発的報酬を与えて学習する手法が注目されている．そこでタスクを分解して得られたサブゴールに対して内発的報酬を与える方法が考えられる．本研究では先読みとサブゴールの類似度から報酬を生成する方法と，実際にサブゴールに到達した際の報酬の与え方によって学習にどのような影響を及ぼすか考察する．

サブゴールの自律的な探索によるモデルベース深層強化学習手法の提案

丸山元輝 ,遠藤聡志, 山田孝治

研究報告バイオ情報学（BIO） ( 電子情報通信学会 ) 2020-BIO-62 ( 10 ) 1 - 6 2020年06月 [ 査読有り ]

掲載種別: 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

モデルベース深層強化学習では，モデルフリーと比べてサンプル効率が良い反面，環境モデルを再現するために深層生成モデルを必要とする．そのため現実的なコストとして深い先読みが難しい．そこでタスクを分解しサブゴールを設けることで，浅い先読みとサブゴールの比較を行い，サブゴールの近さによって報酬を与えて学習の効率化を図る．総報酬が高かった状態履歴をサブゴール候補とし，サブゴールへの到達率を重みとしたランダムサンプリングを行うことで迷路の環境で一定の成果を示した．

深度勾配によるMulti-task learning とSelf multiple-input を用いた教師あり単眼深度推定

髙嶺潮, 遠藤聡志

研究報告バイオ情報学（BIO） ( 電子情報通信学会 ) 2020-BIO-62 ( 9 ) 1 - 6 2020年06月 [ 査読有り ]

掲載種別: 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

単眼深度推定は不良設定問題であるためヒューリスティクスな特徴量に依存し精度の確保が難しい．Multi-task learning とMultiple-input は推定に貢献するが，追加情報の選定基準が曖昧で，両者に最適化された単一モデルは未だ存在しない．そこで深度と相互に変換が可能な深度勾配を活用することで，教師あり学習と教師なし学習の双方へ適用が可能な統合モデルを提案する．本論文では教師あり学習に提案手法を使用し，有効性を検証する．

GANを用いたモデルベースな深層強化学習に関する考察

丸山元輝,遠藤聡志,山田孝治,當間愛晃,赤嶺有平

第１８回科学技術フォーラム FIT2019予稿集 ( 情報処理学会 ) 2019年09月

掲載種別: 研究論文（その他学術会議資料等）

物体の重なり情報を用いた単眼深度推定

髙嶺潮, 遠藤聡志, Kolodziejczyk Jakub, 西銘大喜

人工知能学会全国大会論文集 ( 一般社団法人人工知能学会 ) 2019 ( 0 ) 4I2J204 - 4I2J204 2019年06月

掲載種別: 研究論文（その他学術会議資料等）

<p>機械が現実世界の空間情報を獲得するための重要な手段の一つが単眼深度推定である。人間は深度推定に使用できる情報の種類を増やし、問題領域を分割することで精度の高い深度推定を実現している。これを受け、深度以外の情報をRGB画像から獲得することによって単眼深度推定を改善しようとする試みが幾つか存在する。Semanticラベルを用いた実験では、解釈可能な意味の種類が多いラベルが入力画像の幅を制限することがわかり、人間の主観によって定義された情報の欠点を浮き彫りにした。対して、深度勾配を扱った実験は、推定結果の外れ値の削減に大きく貢献している。これらの結果は、数値的に定義可能なオブジェクト情報が、人間が深度推定を行う際に獲得する冗長性の再現に繋がることを示唆している。本研究は、物体の前後関係情報の推定を行うことで深度推定を分類問題の分野に落とし込み、単眼深度推定の精度向上を狙うものである。Multi-Scale Modelを用いた対照実験により、重なり情報の有効性が証明された。</p>

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深層強化学習エージェントの行動別顕著性マップの生成に関する考察

長嶺一輝, 遠藤聡志, 山田孝治, 當間愛晃, 赤嶺有平

人工知能学会全国大会論文集 ( 一般社団法人人工知能学会 ) 2019 ( 0 ) 3K4J201 - 3K4J201 2019年06月

掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

<p>近年，深層強化学習エージェントは驚くべき発展を見せ，素晴らしい成果を挙げている．一方で，エージェントの行動のみを視認して，根拠となった画像特徴を推測するのは困難であるという問題がある．これに対し，エージェントが持つニューラルネットの入出力を用いて判断根拠を可視化することで，行動を分析しようとする試みが行われている．可視化手法の一つに顕著性マップの生成がある．しかし，行動毎に顕著性マップを得る手法はあまり研究されていない．本稿では，深層強化学習エージェントの行動を視覚的に分析する際に，エージェントの持つニューラルネットから各行動ごとに顕著性マップを得る手法を提案する．実験の結果，環境から得られる状態観測内のオブジェクトが，エージェントの各行動に及ぼす影響を可視化する顕著性マップを得られた．</p>

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品詞と係り受けを考慮したDual Embeddings CNNによる属性抽出

前田裕一朗,遠藤聡志 ,山田孝治, 當間愛晃, 赤嶺有平

第81回全国大会講演論文集 2019(1), 439-440, 2019-02-28 ( 一般社団法人　情報処理学会 ) （１） 439 - 440 2019年02月

掲載種別: 研究論文（その他学術会議資料等）

ショッピングサイトなどの商品レビューには有益な情報が含まれるが、全てに目を通すのは困難である。そこで、レビューから属性と呼ばれる語を抽出することで有益な情報を得やすくする。属性とはノートPCにおける画質やバッテリーのように商品の特徴となる部分のことである。従来の属性抽出はルールベースの手法で行われていたが、近年では機械学習手法を用いてより高い精度で抽出が行われている。しかし、一般的な機械学習の手法はルールベースモデルで重視されている品詞と係り受けが考慮されていない。そこで本研究では、既存の機械学習モデルDual Embeddings CNNに係り受けを含む品詞情報を与えるモデルの提案を行う。

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学術リポジトリ

Graph Convolutionにより構文構造を加味したGANによる文章生成手法の提案

澤崎夏希,遠藤聡志,當間愛晃,山田孝治,赤嶺有平

ウェブインテリジェンスとインタラクション研究会WI2 第13回研究会オンライン・プロシーディングス ( ARG WI2研究会 (ARG SIG-WI2) ) 13 39 - 44 2018年12月

掲載種別: 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

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学術リポジトリ

品詞情報の埋め込みを利用したDual Embeddings CNNによる属性語抽出

前田裕一朗,遠藤聡志,山田孝治,當間愛晃,赤嶺有平

FIT2018 第17回情報科学技術フォーラム論文集 ( 電子情報通信学会・情報処理学会 ) 2018年09月

掲載種別: 研究論文（その他学術会議資料等）

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学術リポジトリ

可視化によるDeep Q Networkの行動価値根拠の分析

長嶺一輝,遠藤聡志,山田孝治,當間愛晃.赤嶺有平

FIT2018 第17回情報科学技術フォーラム論文集 2018年09月

掲載種別: 研究論文（その他学術会議資料等）

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ジェスチャー分類に対するオプティカルフローを前処理とした機械学習手法の検討

多和田真悟,遠藤聡志,山田孝治,赤嶺有平,當間愛晃

第80回全国大会講演論文集 ( 一般社団法人　情報処理学会 ) 2018 ( (1) ) 441 - 442 2018年03月

掲載種別: 研究論文（その他学術会議資料等）

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学術リポジトリ

量的不均衡データに対する学習精度改善のための文書かさ増し手法

澤崎夏希,遠藤聡志,當間愛晃,山田孝治,赤嶺有平

ウェブインテリジェンスとインタラクション研究会WI2 第11回研究会オンライン・プロシーディングス 11 41 - 46 2017年12月

掲載種別: 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

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