学習済みディープニューラルネットワークモデルの権利保護に関する研究
学習済みディープニューラルネットワーク(DNN)モデルの権利保護のために、電子透かしをモデル内へ埋め込む技術が注目されている。本研究では、画像分類型DNNモデルを対象とし、その内部パラメータは観測できず、入力画像と出力ラベル値のみが観測できる場合でも、そのDNNモデルを学習させた著作権者の情報を視覚的に取り出すことを実現する。
ことばにはさまざまな不思議がたくさんある。その中でもっとも関心があるのは、ヒトはどのように発話を理解するのか、である。ことばによって伝達される内容には明示的なものと非明示的なものがある。特に後者のように、ことばにしていないにもかかわらず、相手の言いたことを理解できるのはなぜだろうか。ヒトは相手の言葉の何を理解し、それはどのように行われるのだろうか。このような問いに、認知語用論の関連性理論の枠組みで分析を行う。
ことばの不思議
・「ペン持ってる？」（「ペンを貸してほしい」と言ってないのになぜ伝わるの？）
・「着る服がない」（服は持っているのにないって？でも嘘をついてるわけじゃないよなあ。）
・「おはよう」（そもそも何を伝えているの？朝が早いってことではないし…。）
・「今日もお向かいさんはコンサートね」（まさか「そのうるさい楽器やめて！」ってこと？）
・「逆に」は何を伝えているのか？
（何かと何かが「逆」だから、何かと「ひらパー」が逆？）
・「逆に」が伝えることはどのように理解されるの？
（これは広告だから、きっと「ひらパー」には省略されている部分があるはず。）
・そもそも、いったい何が「逆」なのか？
（省略を補った「ひらパー」から「逆」のことが分かれば、何が「逆」かが理解できるはず。）
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