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[卒論着手発表] Autoencoderによる半教師あり学習と中間表現の分析

[卒論着手発表] Autoencoderによる半教師あり学習と中間表現の分析

システム主専攻 着手発表スライド。
Auto-encoderによるsemi-supervised learningの実現と、supervised learningとの比較による中間表現の分析を行う

Qiushi Pan

June 12, 2019
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Transcript

  1. 関連研究: Speech synthesis from neural decoding of spoken sentences (1)

    脳の活動から発話をデコードするタスク[3][4] 6
  2. 関連研究: Speech synthesis from neural decoding of spoken sentences (2)

    RNN+RNNを構成して、一度口の筋肉の動きを予測することで、発話予 測を改善した 7
  3. 研究計画 Speech synthesis from neural decoding of spoken sentences の追実験

    著者に問い合わせを行い、データを入手できたら再現実験を試みる 筋肉の動きの正解データを用いずに、発話を予測できるようになら ないか 中間表現を使う場合とそうでない場合を比較して効果の分析 画像または自然言語処理などのタスクのサーベイ このタスクに限らず、「中間表現」を経て精度が向上するタスクは あるはず。中間表現の正解ラベルがなくても同等の効果を得られた ら意義があるのではないか 一般的に中間表現を教師なしで代替できないか 8
  4. 参考文献 [1] Computer Science Department, Stanford University. "Autoencoders". UFLDL Tutorial.

    http://ufldl.stanford.edu/tutorial/unsupervised/Autoencoders/, (Accessed 2019‑06‑11). [2] Tomas Kocisky et al. "Semantic Parsing with Semi‑Supervised Sequential Autoencoders". CoRR. 2016. (Accessed 2019‑06‑11) [3] Anumanchipalli et al. "Speech synthesis from neural decoding of spoken sentences". Nature. 2019. https://www.nature.com/articles/s41586‑019‑1119‑1, (Accessed 2019‑06‑11). [4] Pandarinath, Ali. "Brain implants that let you speak your mind". Nature news & views. https://www.nature.com/articles/d41586‑019‑ 01181‑y, (Accessed 2019‑06‑11). 9