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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◼...
Pokemon Goユーザのチェックイン行動を分析した当研究室の論文が、Asian CHI Symposiumに採択されました。
Pokemon Goユーザのチェックイン行動を分析した当研究室の論文が、Asian CHI Symposiumに採択されました。◼︎書誌情報Keiichi Ochiai, Yusuke Fukazawa, Wataru Yamada, Hiroyuki Manabe, Yutaka Matsuo◼︎概要ユーザの位置予測は重要な課題であり、ポケモンGoなどの位置情報サービスはユーザの訪問場所に影響を与えると考えられ、位置予測に活用できると考えられる。そこで本研究では未訪問の場所へのチェックイン予測に対する位置情報サービスの影響を分析した。◼︎詳細リンク先http://weblab.t.u-...
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 ...
当研究室の論文が人工知能学会論文誌に採録されました
当研究室の論文が人工知能学会論文誌に採録されました。◼︎書誌情報中川大海, 那須野薫, 岩澤有祐, 上野山勝也, 松尾豊: Deep Knowledge Tracingの拡張による擬似知識タグの生成, 人工知能学会論文誌, Vol. 33, No. 3 (2018)◼︎概要Deep Knowledge Tracing（DKT）と呼ばれる生徒の習熟予測を行う手法を拡張し、生徒の学習ログに基づいて擬似的な知識表現を生成する手法を提案しました。従来手法の、人間の専門家が定義した知識表現を所与のもとしていることによる限界を指摘し、提案手法によってDKTの適用範囲や予測性能を向上させることを示しま...
松尾研 卒業パーティーを開催しました
桜もちらほら咲き始めた3月19日、当研究室から旅立つ卒業生・退職者8名の新しい門出を祝う卒業パーティーを開催しました。思い出話や研究の話で盛り上がり、とても和やかでアットホームな雰囲気でした。会の最後には、Matsuo Labとそれぞれのイニシャルが刻まれたボールペンが卒業・退職者の方へプレゼントされるサプライズも。大手企業、スタートアップ、研究者・・・と皆進む道は異なりますが、「松尾研究室」で学んだことを活かし大きく羽ばたいてくれることを職員一同願っています。引き続き当研究室で研究を続ける方もいますが、新しいフィールドに立つ皆さんともいつか何かのプロジェクトでまたご一緒できる機会があれ...
