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Research Areas :

Machine Learning / Deep Learning

CGと現実の乖離を解釈可能な形で埋める敵対的な方法

2021.10.14

Engineering

Research

CGと現実の乖離を解釈可能な形で埋める敵対的な方法

By : Yusuke Niitani

表形式データに対する深層学習ライブラリの開発と実験

2021.09.30

Engineering

表形式データに対する深層学習ライブラリの開発と実験

By : Shuji Suzuki

[人工知能学会研究会優秀賞論文] 効率的な Deep Hedging のためのニューラルネットワーク構造

2021.06.21

Research

[人工知能学会研究会優秀賞論文] 効率的な Deep Hedging のためのニューラルネットワーク構造

By : Kentaro Imajo

Neural Architecture Searchを用いたセマンティックセグメンテーションモデルの探索

2021.05.12

Research

Neural Architecture Searchを用いたセマンティックセグメンテーションモデルの探索

By : Takeru Ohta

Software 2.0とその社会的課題

2021.04.05

Research

Software 2.0とその社会的課題

By : Hiroshi Maruyama

Kaggle Lyft Motion Prediction for Autonomous Vehiclesで4位に入賞しました

2021.01.08

Research

Kaggle Lyft Motion Prediction for Autonomous Vehiclesで4位に入賞しました

By : Taiki Yamaguchi

メタ強化学習を用いたダイナミクスの変化への適応

2020.12.24

Research

メタ強化学習を用いたダイナミクスの変化への適応

By : Shinya Shiroshita

[AAAI2021採択論文] 深層学習による株価予測

2020.12.21

Research

[AAAI2021採択論文] 深層学習による株価予測

By : Kentaro Imajo

MineRL Competition における PFRL を用いたベースライン実装について

2020.11.26

Engineering

Research

MineRL Competition における PFRL を用いたベースライン実装について

By : Shinya Shiroshita

動的な計算グラフの型とshapeの“半”静的推論

2020.06.03

Research

動的な計算グラフの型とshapeの“半”静的推論

By : Shimpei Sawada

学習後に計算資源に対応してモデルの構成を変更可能にする手法の考察

2020.05.13

Research

学習後に計算資源に対応してモデルの構成を変更可能にする手法の考察

By : Shintarou Okada

機械学習と公平性シンポジウムについて

2020.02.04

Research

機械学習と公平性シンポジウムについて

By : Hiroshi Maruyama