- 研究紹介インタビュー
マルチコンディション学習で多言語対応の合成音声評価が可能になるメカニズムを解明［GCCE 2022］
研究分野Research
ひと・文化People & Culture
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研究者ブログTech Blog
20247/18
2022年10月に開催されたGlobal Conference on Consumer Electronics（GCCE）2022で、 デンソーアイティラボラトリーの太刀岡勇気による論文 Multi-condition Training and System Combi...
太刀岡 勇気
20246/3
- プレス・リリース
汎用GPUの新たな演算量削減と精度維持を両立する手法を提案[ICLR2024]
NVIDIA社などが提供する汎用GPUの 新たな演算量削減と精度維持を両立する手法を提案 ～機械学習・ＡＩ分野のトップカンファレンス「ICLR2024」に主著研究論文が採択～ クルマとモビリティ社会全体の未来を見据え、「種」となる先端基礎研究を行う株式会社デンソーアイティラボラト...
関川 雄介
論文・発表Article · Presentation
- 2024 太刀岡勇気 ユーザーの知識グラフを用いたLLMによる逐次推薦
- 2024 小澤圭右（デンソーアイティーラボラトリ）、鈴木哲平（デンソーアイティーラボラトリ）、外海俊輔（デンソー）、板倉智也（デンソー） 結晶構造の幾何概念学習
- 2024 Yusuke Sekikwa, Shingo Yashima(Denso IT Laboratory,) SAS: Structured Activation Sparsification
- 2024 Yusuke Sekikawa and Jun Nagata (Denso IT Laboratory, equal contribution) Sparse·Recurrent·Parallel ·Local Attention for SpatioTemporal Event Processing
- 2024 森合遼、井上中順、田中正行、川上玲（東京工業大学），池畑諭（東京工業大学,国立情報学研究所），佐藤育郎（東京工業大学、デンソーアイティーラボラトリ） 分布外データの棄却機能を持つモダンホップフィールドネットワーク
- 2024 Ryo Moriai (Tokyo Institute of Technology), Nakamasa Inoue (Tokyo Institute of Technology), Masayuki Tanaka (Tokyo Institute of Technology), Rei Kawakami (Tokyo Institute of Technology), Satoshi Ikehata (National Institute of Informatics, Tokyo Institute of Technology), Ikuro Sato (Denso IT Laboratory, Tokyo Institute of Technology) Distribution-Aware State Update Rule for Modern Hopfield Networks
- 2024 寺内怜央（東京工業大学）、佐藤育郎（デンソーITラボラトリ、東京工業大学）、川上玲（東京工業大学） 汎化改善のためのモデル診断
- 2024 冨田真央（東京工業大学）、佐藤育郎（デンソーITラボラトリ、東京工業大学）、川上玲（東京工業大学）、井上中順（東京工業大学）、池畑諭（国立情報学研究所、東京工業大学）、田中正行（東京工業大学） 深層ネットワークのランダム層選択による転移学習
- 2024 加太将弘（東京工業大学）、吉橋亮太（東京工業大学）、川上玲（東京工業大学）、池畑諭（国立情報学研究所、東京工業大学）、佐藤育郎（デンソーITラボラトリ、東京工業大学） 摂動に対するスパース混合エキスパートモデルの頑健化
- 2024 玉山敦也（東京工業大学）、池畑諭（国立情報学研究所、東京工業大学）、佐藤育郎（デンソーITラボラトリ、東京工業大学） 運転負荷予測のための走行画像データセット構築