東大松尾ゼミの「深層学習」研究会

人工知能（AI）は、深層強化学習の発展により、囲碁や将棋などの対戦型ゲームにおいて人間を上回るパフォーマンスを出すようになった。しかし実世界における問題は、敵対的な状況だけではない。むしろ個々人が協力・協調しなければ解けない問題も多い。

ディープラーニング（深層学習）研究では国内トップレベルの東京大学・松尾研究室のメンバーが開催する最新論文の輪読会から、話題の論文を紹介する本連載。今回は、「服の着せ替え」を実現するAI（人工知能）に関する論文を取り上げる。

近年、深層学習を活用したアプリケーションが企業から提供されるようになった。例えば自分の声でスマートフォンを操作したり、撮った写真の色合いをを自動で加工したりできる。これらの裏側ではAI（人工知能）の技術が使われている。米アドビや米エヌビディアがAIを用いた新機能をお披露目して見る人を毎回驚かせている。

ディープラーニング（深層学習）研究では国内トップレベルの東京大学・松尾研究室のメンバーが開催する最新論文の輪読会から、話題の論文を紹介する本連載。今回は、直接データを必要としない予測モデル「メタ学習」に関する論文を取り上げる。

ディープラーニング（深層学習）研究では国内トップレベルの東京大学・松尾研究室のメンバーが開催する最新論文の輪読会から、話題の論文を紹介する本連載。今回は、「より良い表現学習」に関する論文を取り上げる。

ディープラーニング（深層学習）研究では国内トップレベルの東京大学・松尾研究室のメンバーが開催する最新論文の輪読会から、話題の論文を紹介する本連載。今回は、ロボットを使った実世界応用につながる分野の最新論文を紹介する。

ディープラーニング（深層学習）研究では国内トップレベルの東京大学・松尾研究室のメンバーが開催する最新論文の輪読会から、話題の論文を紹介する本連載。今回は、テキスト認識技術の最前線がテーマ。街中の写真から「どこに」「何が」書かれているか読み取ることも可能になっている。

ディープラーニング（深層学習）研究では国内トップレベルの東京大学・松尾研究室のメンバーが開催する最新論文の輪読会から、話題の論文を紹介する本連載。今回は、それぞれの物体を区別しつつ、物体がある領域をピクセル単位で分割する、より高度な認識技術であるインスタンスセグメンテーションを紹介する。

ディープラーニング（深層学習）研究では国内トップレベルの東京大学・松尾研究室のメンバーが開催する最新論文の輪読会から、話題の論文を紹介する本連載。今回は、多くの学習データを用いないと十分な性能が発揮できない深層学習において、少ない学習データでも十分な性能が発揮できる手法を紹介する。

ディープラーニングの研究では国内トップレベルの東京大学・松尾研究室のメンバーが毎週開催する最新論文の輪読会から、話題の論文を紹介する本連載の第4回。今回は、人間が優れている能力の1つである「予測能力」あるいは「想像力」をAI（人工知能）で実現する方法についての研究を紹介する。

ディープラーニング（深層学習）の研究では国内トップレベルの東京大学・松尾研究室のメンバーが毎週開催する最新論文の輪読会から、話題の論文を紹介する本連載の第3回。今回はロボット×ディープラーニングの研究論文。服を畳んだり、食事を作ったりといった動作を不確実で複雑な空間でロボットがスムーズに行うようにできれば、大きなインパクトをもたらす。その実現に向けた研究を紹介する。

ディープラーニング（深層学習）の研究では国内トップレベルの東京大学・松尾研究室のメンバーが毎週開催する最新論文の輪読会から、話題の論文を紹介する本連載の第2回。ディープラーニングの学習には時間がかかる。その過程は誤解を恐れずに言えば、目隠しをしながら山登りするようなものだ。しかし、それを解決する手法が発見されつつある。その1つが「フィッシャー情報行列」である。

ディープラーニング（深層学習）というAI（人工知能）技術の研究では国内トップレベルの東京大学・松尾豊研究室のメンバーが、実世界で活用できるAIを構築するために参考になる優れた海外の論文を2つ紹介する。現実に存在する身体を通じて環境に適応的な振る舞いを学習することがポイントになる。