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酒澤 茂之

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。

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小谷 直樹

強化学習を用いたロボットの知能化

近年，人工知能・機械学習技術の発展もあり，これらの知能化技術をロボットの環境適応能力や自律性の付与の手段として用いることが期待されています．しかし，強化学習を含む機械学習は，一般的に多くの学習時間を必要とする根本的な問題を抱えています．従って，学習時間を短縮することが，実時間で学習する実ロボットにとって，特に解決すべき重要な課題です．私達は，遺伝的アルゴリズムの概念で説明した学習高速化手法を開発し，より高度なロボットの知能化の実現を目指しています．