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。
辞書に,butのspokenの用法で逆接の意味が漂白化したような意味が記述されている.それらは,「怒り,驚きなどを表す」,「謝罪の後に用いる」,「話題転換する前に用いる」,「語の反復の間に用いる」という用法である.しかし,butが本来持つ逆接の機能とこれらの用法とのつながりはよく分かっていない.そこで,but の逆接の意味が漂白化した用法とbut本来の逆接の意味とがどのようにつながっているのかについて述べる.
論文
「BUTの漂白化された逆接の意味について」(2023)『大阪工業大学紀要』67(2)p.69-77.
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