注目のストーリー
ディープラーニング
当研究室の論文がinterspeech2018に採録されました
Our paper for Interspeech2018 was accepted.【Information】Kei Akuzawa, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo: “Expressive Speech Synthesis via Modeling Expressions with Variational Autoencoder”, in Proc. Interspeech 2018.【Overview】Recent advances in neural autoregressive models have improve the performance...
日経Xトレンドにて【松尾研が注目！ AIの「身体性」をグーグルやフェイスブックが研究】を掲載いただきました
日経Xトレンドにて、当研究室が中心となり運営しているマシンラーニングコミュニティー「deeplearning.jp」の輪読会をご紹介いただきました。最新論文の輪読会を毎週開催することによって、参加者間での知識や技術を共有しています。記事では、輪読会の内容を一部抜粋してお伝えしています。◼︎記事タイトル東大・松尾豊の熱血ディープラーニング研究会 第1回松尾研が注目！ AIの「身体性」をグーグルやフェイスブックが研究http://trend.nikkeibp.co.jp/atcl/contents/technology/00007/00001/?n_cid=nbpnxr_pg_linkbn◼...
当研究室の論文が情報処理学会にて、特選論文賞を受賞しました
当研究室の鈴木さんの論文が情報処理学会にて、特選論文賞を受賞しました。◼︎書誌情報鈴木雅大, 松尾豊: 異なるモダリティ間の双方向生成のための深層生成モデル, 情報処理学会論文誌, Vol. 59, No. 3 (2018)◼︎概要本研究では，画像情報とタグ情報といった，異なる種類の情報（モダリティ）の間を双方向に生成するための深層生成モデルを提案しました．従来の双方向生成の手法では，タグ情報から画像情報のような，次元の小さい情報から大きい情報の生成がうまくできないという課題がありましたが，本研究で提案した改良手法によって，この問題が解決し，適切な双方向生成が実現できることを示しました。...
松尾研、新人キックオフミーティング！
こんにちは、広報の清水です。4月に入って東京大学構内では新入生のフレッシュな姿が見られ活気付いていますが、当研究室でも6名の新しい運営メンバーを迎えました。職種はバックオフィスや事業企画など様々で、前職でも活躍されていた方ばかりなので私たちも背筋が伸びる思いです。キックオフミーティングでは、松尾先生より「ここがおかしい松尾研」と題して日本における研究室のあり方を変えようとする当研究室の運営方針をユニークに紹介。その他にも「今後の動向」や「それぞれに期待すること」などのお話もあり、皆さん挑戦意欲に満ちた表情で聞いていました。新しいメンバーと一緒に松尾研を盛り上げていきたいと思います。
ICLR2018 Workshopに当研究室の論文が5件採択されました
ICLR2018 Workshopに当研究室の論文が5件採択されました。◼︎Neuron as an Agent◼︎Designing Efficient Neural Attention Systems Towards Achieving Human-level Sharp Vision◼︎Expert-based reward function training: the novel method to train sequence generators◼︎Extending Robust Adversarial Reinforcement Learning Considering ...
