集約蒸留における知識確率化の応用研究 学術背景：研究の意義と問題提起 近年、深層ニューラルネットワーク（Deep Neural Networks, DNN）は、その卓越した予測能力により、自動運転、医療診断、気候予測などの安全性が重要な分野で広く利用されています。しかし、これらの分野ではモデルの高精度な予測能力だけでなく、信頼できる不確実性定量化（Uncertainty Quantification）も求められます。特に、自動運転車が雪道などの複雑な環境で判断を下す場合、モデルが極端に自信を持つことが安全ではない決定を招く可能性があります。そのため、不確実性の定量化を強化することは、深層学習の応用において重要な課題の一つです。 深層アンサンブル学習（Deep Ensemble）は、予測精度と...

RNNの効率的な活性化関数実現：CORDICアルゴリズムとFPGAハードウェア加速の革新 背景と研究の重要性 近年、ディープラーニング技術の急速な発展に伴い、特にリカレントニューラルネットワーク（Recurrent Neural Networks, RNNs）および長短期記憶ネットワーク（Long Short-Term Memory, LSTM）が、自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）、音声認識、医療診断などの時間系列タスクにおいて強力な能力を発揮しています。しかし、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Networks, CNNs）と比較して、RNNモデルはその複雑性および非線形活性化関数の需要が多いため、計算...

新しい小規模サンプル意味セグメンテーション手法——先行情報駆動型エッジ特徴強化ネットワーク 人工知能分野において、意味セグメンテーション（Semantic Segmentation）はコンピュータビジョンの中核的技術であり、画像内の各ピクセルに対して意味的なカテゴリーラベルを割り当てることを目的としています。しかし、従来の意味セグメンテーション手法は、大量の注釈付きデータをトレーニングに必要とし、そのため、注釈付きサンプルデータが少ない状況での適用が制約されます。例えば、医用画像解析や自動運転では、少数のデータクラスに対して分割を行い、精確な分割結果を得る必要があります。このような背景の中で、小規模サンプル意味セグメンテーション（Few-Shot Semantic Segmentation,...

部分多ラベル学習の最前線：ラベル固有の特徴補正に基づく新しいアプローチ 近年、部分多ラベル学習（Partial Multi-Label Learning, PML）は機械学習分野で注目を集める研究課題として位置づけられています。クラウドソーシングプラットフォームの普及に伴い、データラベリングのコストは大幅に削減されましたが、同時にラベル品質の低下という問題が顕在化しました——すなわち、候補ラベル集合の中に必然的に無関係なラベルが含まれる場合が増えています。これらのラベルノイズは学習タスクの難易度を増加させるだけでなく、モデルの性能に誤った影響を与える可能性があります。このため、ノイズを含むデータから効率的に学習する方法の研究は現在の学術界において緊急に解決すべき重要課題となっています。本レポ...

ロボットによる自動化把握姿勢推定分野の新たなブレークスルー——MetaCoorNetネットワーク 学術的背景と研究課題 ロボットの把握は、ロボティクスにおける基本的な課題であり、その核心は、ロボットが環境とインタラクションを行い、物体のピックアップや操作タスクを完了する能力にあります。自動化把握技術は、産業製造、家庭支援、部品組立などの分野で大きな可能性を示しているものの、その適用には多くの困難が伴います。たとえば、把握対象物の形状、サイズ、材質などの多様性や、環境の複雑な要因（遮蔽や照明の変化など）は、把握アルゴリズムの安定性や現実性に影響を及ぼします。また、センサーデータのノイズや機械手自体の複雑な設計も、高精度な把握を実現する上での課題を増加させています。 こうした背景から、把握姿勢推...

ラベル分布学習が分類においてより良い一般化性能を持つ理由を理解する 背景紹介 人工知能と機械学習の分野では、分類問題は研究者たちの主要なテーマの一つであり、多ラベル学習（Multi-label Learning, MLL）や単一ラベル学習（Single-label Learning, SLL）の進展に伴い、ラベル間の複雑な関係を効果的に処理することが重要な課題となっています。しかし、従来の単一ラベル学習モデルは最も関連するラベルのみに注目し、ラベル間の曖昧性や相関情報を無視する傾向があります。このような制約により、現実世界の多くの複雑な課題を解析し解決する際に障害が生じています。 この問題を解決するためにラベル分布学習（Label Distribution Learning, LDL）が提案...