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講演抄録/キーワード
講演名 2020-03-13 11:20
ODE-Netを用いた対数美的曲線の近似
櫻井成哉吉田典正日大
抄録 (和) 従来の深層学習では時間間隔が一定でなければ望まれる精度を得ることは困難であったが,時間間隔が一定でないデータに適応出来るODE-Net(Ordinary Equation Network)という手法が提案されている.本研究では、ODE-Netの性能を調べるため,従来研究で用いられている対数螺旋を対数美的曲線に拡張し,曲線のサンプリングの仕方や近似をどの領域から行うかなどの複数の条件を用い,ODE-Netでの近似について考察する.本研究の結果から,対数美的曲線を円に近づく方向で学習させること、また,パラメータに方向角ではなく弧長を用いることによって良い近似が得られることが分かった. 
(英) In conventional deep learning, it is difficult to obtain the desired accuracy unless the time interval is constant. A method called ODE-Net (Ordinary Differential Equation Network) that can adapt to data with an irregular time interval has been proposed. In this study, in order to examine the performance of ODE-Net, the logarithmic spiral used in the previous study is extended to log-aesthetic curves, and the approximation is performed with conditions such as how to sample the curve and from which region to perform approximation. The results show that a good approximation can be obtained by learning log-aesthetic curves toward approaching a circle, and by using arc length instead of tangential angle as a parameter.
キーワード (和) AI / 深層学習 / 常微分方程式 / ODE-Net / 対数美的曲線 / 時系列データ / /  
(英) AI / Deep Learning / Ordinary Differential Equation / ODE-Net / Log-Aesthetic Curve / Time series data / /  
文献情報 映情学技報, vol. 44, no. 10, AIT2020-89, pp. 135-136, 2020年3月.
資料番号  
発行日 2020-03-06 (AIT) 
ISSN Print edition: ISSN 1342-6893  Online edition: ISSN 2424-1970
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研究会情報
研究会 AIT IIEEJ AS CG-ARTS  
開催期間 2020-03-13 - 2020-03-13 
開催地(和) 東京工科大学 蒲田キャンパス 
開催地(英) Tokyo University of Technology 
テーマ(和) 映像表現・芸術科学フォーラム2020(Expressive Japan 2020) 
テーマ(英) Expressive Japan 2020 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IIEEJ 
会議コード 2020-03-AIT-IIEEJ-AS-ARTS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ODE-Netを用いた対数美的曲線の近似 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Approximation of Log-Aesthetic Curves using ODE-Net 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) AI / AI  
キーワード(2)(和/英) 深層学習 / Deep Learning  
キーワード(3)(和/英) 常微分方程式 / Ordinary Differential Equation  
キーワード(4)(和/英) ODE-Net / ODE-Net  
キーワード(5)(和/英) 対数美的曲線 / Log-Aesthetic Curve  
キーワード(6)(和/英) 時系列データ / Time series data  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 櫻井 成哉 / Seiya Sakurai / サクライ セイヤ
第1著者 所属(和/英) 日本大学 (略称: 日大)
Nihon University (略称: Nihon Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 吉田 典正 / Norimasa Yoshida / ヨシダ ノリマサ
第2著者 所属(和/英) 日本大学 (略称: 日大)
Nihon University (略称: Nihon Univ.)
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講演者
発表日時 2020-03-13 11:20:00 
発表時間 15 
申込先研究会 IIEEJ 
資料番号 ITE-AIT2020-89 
巻番号(vol) ITE-44 
号番号(no) no.10 
ページ範囲 pp.135-136 
ページ数 ITE-2 
発行日 ITE-AIT-2020-03-06 


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