Ocean Engineeringに論文が採択されました

教師あり学習と強化学習を利用した船舶の着桟制御則の獲得に関する清水君(D),西原君(M2)の論文が Ocean Engineering に採択されました.この論文は大阪大学の牧先生の研究グループとの共同研究の成果です.

  • Shoma Shimizu, Kenta Nishihara, Yoshiki Miyauchi, Kouki Wakita, Rin Suyama, Atsuo Maki, and Shinichi Shirakawa: Automatic berthing using supervised learning and reinforcement learning, Ocean Engineering, Vol. 265, 112553, Dec. 2022. [DOI]

IEEE SSCI 2022に論文が採択されました

山口君(修了生),内田君(D)の研究成果が国際会議 IEEE Symposium Series On Computational Intelligence (SSCI 2022) に採択されました.この論文では設計変数の一部が目的関数に大きく影響を与える Low Effective Dimensionality に対する sep-CMA-ES の改良法を提案しています.

  • Teppei Yamaguchi, Kento Uchida, and Shinichi Shirakawa: Improvement of sep-CMA-ES for Optimization of High-Dimensional Functions with Low Effective Dimensionality, 2022 IEEE Symposium Series On Computational Intelligence, Singapore, December 4-7, 2022 (Accepted).

ICANN 2022に論文が採択されました

重点サンプリングを利用して複雑さの異なる複数のニューラルアーキテクチャを効率的に探索する手法を提案した埜田君(修了生)・斉藤君(博士課程後期)の論文が,国際会議 31st International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN 2022) に採択されました.

  • Yuhei Noda, Shota Saito, and Shinichi Shirakawa: Efficient Search of Multiple Neural Architectures with Different Complexities via Importance Sampling, 31st International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN 2022), September 6-9 2022 (Accepted). [arXiv]

人工知能学会全国大会で研究発表しました

吉成君(博士課程後期)と斉藤君(博士課程後期)が 2022年度 人工知能学会全国大会 (第36回)(2022年6月14~17日,京都/オンライン)で研究発表を行いました

  • 吉成 望,白川 真一:Neural Architecture Searchにおける構造評価時の重みの初期化の影響2022年度 人工知能学会全国大会 (第36回),3J4-OS-3b-02.
  • 埜田 夕平,斉藤 翔汰,白川 真一:構造の複雑さを考慮したNeural Architecture Searchにおける複数構造探索の効率化2022年度 人工知能学会全国大会 (第36回),3J3-OS-3a-04.

Neural Networksに論文が採択されました

深層学習による発話テキストからのジェスチャ生成に関する論文がNeural Networksに採択されました.この論文は修了生の浅川くんの修士研究の成果を発展させたものです.また,北海学園大学の長谷川先生,青山学院大学の金子先生との共同研究です.

Eiichi Asakawa, Naoshi Kaneko, Dai Hasegawa, and Shinichi Shirakawa: Evaluation of text-to-gesture generation model using convolutional neural network, Neural Networks, Elsevier [Link]

ROUTE成果発表会で最優秀研究発表賞を受賞しました

3月30日に学内で開催された2021年度ROUTE成果発表会において学部3年生の三苫君が「最優秀研究発表賞」を受賞しました.受賞対象の発表は「深層学習によるリズムゲーム譜面の自動生成モデルの改善」です. [ROUTEのWebサイトでの紹介]

ROUTEは卒業研究配属前に意欲のある学生が研究室に来て研究プロジェクトを体験する理工学部の仕組みです.

ROUTE Award 2022