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  1. 全国大会
  2. 85回
  3. 人工知能と認知科学

大喜利生成AIの実装に関する研究

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230165
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230165
9dc70f19-b4d5-4076-9845-b2c36607bec6
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z85-6V-07.pdf IPSJ-Z85-6V-07.pdf (1.9 MB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2023-02-16
タイトル
タイトル 大喜利生成AIの実装に関する研究
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
湘南工科大
著者所属
湘南工科大
著者所属
湘南工科大
著者名 山富, 龍

× 山富, 龍

山富, 龍

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シェヘラザード, マハブービ

× シェヘラザード, マハブービ

シェヘラザード, マハブービ

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二宮, 洋

× 二宮, 洋

二宮, 洋

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究では,画像に対し大喜利を生成する人工知能を作成する.画像を入力とし,文章を出力とするPix2Seqでは,画像の特徴抽出器として事前学習済みの大規模画像認識モデルを使用する方法が一般的である.しかし, この方法を用いる際,事前学習時の画像と実際に使用する画像に乖離がある場合,画像の特徴を抽出できない場合がある.この問題に対し, 事前学習済みモデルに実際に使用する画像を際学習する方法があるが,この場合画像に対しアノテーションが必要になるという難点がある.この問題に対し,本研究では,学習時に画像に対しアノテーションを必要としないAutoEncoderを事前に学習し,AutoEncoderのエンコーダをPix2Seqのエンコーダとして用いる新たなアーキテクチャを使用する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第85回全国大会講演論文集

巻 2023, 号 1, p. 759-760, 発行日 2023-02-16
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:15:47.911609
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