研究者詳細 - 濱上　知樹

自己低ランク適応を用いたファインチューニングによるダム流入量予測モデル

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）単著

伊熊宗介, 徐鄭, 陳洋, 深井寛修, 高瀨信彰, 濱上知樹

電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部門誌） 145 ( 2 ) 207 - 213 2025年2月

Soft intelligent systems based on stretchable hybrid devices integrated with machine learning

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人電気学会共著

To improve the accuracy of dam inflow forecasting, we propose a prediction model using fine-tuning with sLoRA (self-Low Rank Adaptation), a novel technique that applies the lightweight fine-tuning method of Low Rank Adaptation (LoRA) to itself. This model utilizes an MLP(Multi Layer Perceptron) as the base model and performs fine-tuning on the neighborhood set extracted by k-NN(k Nearest Neighbor) for each query. Experimental results using two dam datasets demonstrate that the proposed method outperforms both the MLP-only and k-NN-based models in terms of accuracy. Furthermore, the prediction accuracies, measured by both RSR and NSE indexes, are categorized as Very Good.

Isano, Y; Takaya, M; Kurotaki, Y; Matsuda, R; Miyake, Y; Takano, T; Isoda, Y; Hamagami, T; Kuribaya … 全著者表示

DEVICE 2 ( 9 ) 2024年9月

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

Estimation of Multi-Expert Sperm Assessments Using Video Recognition Based Model Trained by EMD Loss

Hayato Nakagawa; Takuro Fujii; Yasushi Yumura; and Tomoki Hamagami

IEEE Access 2024年8月 [査読有り]

Document-to-Document Retrieval Using Self-Retrieval Learning and Automatic Keyword Extraction

担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

Seki, Y; Hamagami, T

IEEJ TRANSACTIONS ON ELECTRICAL AND ELECTRONIC ENGINEERING 2024年8月 [査読有り]

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

Latent Denoising Diffusion GAN: Faster sampling, Higher image quality

LUAN THANH TRINH, TOMOKI HAMAGAM

IEEE Access 12 78161 - 78172VOLUME 2024年5月 [査読有り]

3D Ship Hull Design Direct Optimization Using Generative Adversarial Network

担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）単著

3D Ship Hull Design Direct Optimization Using Generative Adversarial Network

Luan Thanh Trinh, Tomoki Hamagami, and Naoya Okamoto

Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics. 28 ( 3 ) 2024年5月 [査読有り]

担当区分：最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）単著

Trinh, LT; Hamagami, T; Okamoto, N

JOURNAL OF ADVANCED COMPUTATIONAL INTELLIGENCE AND INTELLIGENT INFORMATICS 28 ( 3 ) 693 - 703 2024年5月

DOI Web of Science CiNii Research

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：富士技術出版株式会社共著

The direct optimization of ship hull designs using deep learning algorithms is increasingly expected, as it proposes optimization directions for designers almost instantaneously, without relying on complex, time-consuming, and expensive hydrodynamic simulations. In this study, we proposed a GAN-based 3D ship hull design optimization method. We eliminated the dependence on hydrodynamic simulations by training a separate model to predict ship performance indicators. Instead of a standard discriminator, we applied a relativistic average discriminator to obtain better feedback regarding the anomalous designs. We add two new loss functions for the generator: one restricts design variability, and the other sets improvement targets using feedback from the performance estimation model. In addition, we propose a new training strategy to improve learning effectiveness and avoid instability during training. The experimental results show that our model can optimize the form factor by 5.251% while limiting the deterioration of other indicators and the variability of the ship hull design.

Automated Sperm Assessment Framework and Neural Network Specialized for Sperm Video Recognition

T Fujii, H Nakagawa, T Takeshima, Y Yumura, T Hamagami

Proceedings of IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision 2024年1月

Latent Denoising Diffusion GAN: Faster Sampling, Higher Image Quality

担当区分：最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）単著

Trinh, LT; Hamagami, T

IEEE ACCESS 12 78161 - 78172 2024年

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

硬軟複合ストレッチャブルハイブリッドデバイスと機械学習による動作認識システムの開発

伊佐野雄司, 鷹屋舞香, 黒瀧悠太, 松田涼佑, 三宅悠介, 高野珠実, 磯田豊, 濱上知樹, 栗林健太郎, 太田裕貴

年次大会 2024 ( 0 ) J224-03 2024年

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：一般社団法人日本機械学会共著

In order for a stretchable device to evolve from a simple component to a sophisticated system, it needs a system to process the information it obtains. Machine learning, which statistically processes large amounts of data, is a powerful algorithm that can be used to process information in stretchable devices. However, the application of machine learning requires a large amount of consistent data, which is difficult with elastic sensors due to their characteristic changes with repeated use and the large individual differences among devices. In this study, we developed a stretchable device that combines the stable measurement capability of a rigid sensor with the high deformation capability of a flexible material, and integrated it into a machine learning application. By protecting the rigid inertial sensor with a structure that changes stiffness in steps, the device could stably measure acceleration even under 150% strain and had good repetition rate characteristics. Using this device, we performed motion classification by supervised learning and achieved 87 % and 96 % accuracy for 10 different knots and 65 different sign words, respectively.

正規分布に従う低次元特徴量とノイズ付与機構によるドメインシフト軽減のためのタスクヘッド

藤井拓朗，濱上知樹

情報処理学会論文誌 64 ( 12 ) 1668 - 1677 2023年12月 [査読有り]

担当区分：最終著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）単著

今月の臨床 AIがもたらす産婦人科医療の変革生殖医療 AIによる精子評価支援システムの開発

湯村寧, 竹島徹平, 濱上知樹

臨床婦人科産科 77 ( 12 ) 1207 - 1215 2023年12月

Ordinal Regression Based on the Distributional Distance for Tabular Data

記述言語：その他外国語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：株式会社医学書院共著

Tajima Yoshiyuki, Hamagami Tomoki

IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS E106D ( 3 ) 357 - 364 2023年3月 [査読有り]

DOI Web of Science CiNii Research

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会共著

Ordinal regression is used to classify instances by considering ordinal relation between labels. Existing methods tend to decrease the accuracy when they adhere to the preservation of the ordinal relation. Therefore, we propose a distributional knowledge-based network (DK-net) that considers ordinal relation while maintaining high accuracy. DK-net focuses on image datasets. However, in industrial applications, one can find not only image data but also tabular data. In this study, we propose DK-neural oblivious decision ensemble (NODE), an improved version of DK-net for tabular data. DK-NODE uses NODE for feature extraction. In addition, we propose a method for adjusting the parameter that controls the degree of compliance with the ordinal relation. We experimented with three datasets: WineQuality, Abalone, and Eucalyptus dataset. The experiments showed that the proposed method achieved high accuracy and small MAE on three datasets. Notably, the proposed method had the smallest average MAE on all datasets.

AIがもたらす産婦人科医療の変革生殖医療　AIによる精子評価支援システムの開発

湯村寧, 濱上知樹

臨床婦人科産科 77 1207 - 1215 2023年

CiNii Research

記述言語：その他外国語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

A New XGBoost Inference with Boundary Conditions in Real Estate Price Prediction

Iwai Koichi, Hamagami Tomoki

IEEJ TRANSACTIONS ON ELECTRICAL AND ELECTRONIC ENGINEERING 17 ( 11 ) 1613 - 1619 2022年7月 [査読有り]

Reinforcement Learning for POMDP Environments Using State Representation with Reservoir Computing

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

Yamashita Kodai, Hamagami Tomoki

JOURNAL OF ADVANCED COMPUTATIONAL INTELLIGENCE AND INTELLIGENT INFORMATICS 26 ( 4 ) 562 - 569 2022年7月 [査読有り]

DOI Web of Science CiNii Research

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：富士技術出版株式会社共著

One of the challenges in reinforcement learning is regarding the partially observable Markov decision process (POMDP). In this case, an agent cannot observe the true state of the environment and perceive different states to be the same. Our proposed method uses the agent’s time-series information to deal with this imperfect perception problem. In particular, the proposed method uses reservoir computing to transform the time-series of observation information into a non-linear state. A typical model of reservoir computing, the echo state network (ESN), transforms raw observations into reservoir states. The proposed method is named dual ESNs reinforcement learning, which uses two ESNs specialized for observation and action information. The experimental results show the effectiveness of the proposed method in environments where imperfect perception problems occur.

位相相関とCNNによる移動推定とSuperpixelsを用いた物体の形状変形に対応可能なオプティカルフロー推定

大石修也, 濱上知樹

電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部門誌） 142 ( 1 ) 100 - 107 2022年1月 [査読有り]

複数のエキスパートから方策推定を行う敵対的逆強化学習

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人電気学会共著

There are roughly two methods for estimating optical flow. One is the gradient method and the other is the block matching method. Each method has a few problems. In the gradient method, it is difficult to estimate optical flow when images include a noise and the difference in brightness between adjacent pixels is small. In the block matching method, an accuracy depends on the block division method and it isn't able to deal with a non-rigid body. Therefore, it is difficult to estimate the optical flow in a video that is easily affected by noise and exists deforming objects such as medical images. For each of these problems, we propose a method for estimating optical flow that is robust especially for object deformation while concerning a noise. The proposed method is based on the block matching method and has two improvements. One is to use Superpixels for block division. The other is to use the phase correlation for displacement estimation. Furthermore, we extend it by deep learning to be robust for a complicated change. The experimental results show the proposed method was robust to the object deforming in the medical image dataset.

山下廣大, 濱上知樹

電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部門誌） 141 ( 12 ) 1405 - 1410 2021年12月 [査読有り]

車速追従制御のための強化学習における転移可能な方策の学習手法

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人電気学会共著

Inverse reinforcement learning is used for complex control tasks by using experts. However, since the learning results depend on the expert, it is impossible to imitate ungiven policies from expert when there are multiple optimal polices for the same goal, or when the environment changes from the training. The problems can be solved by giving multiple experts and representing their features in the latent space. the proposed method extends information maximizing generative adversarial imitation learning with adversarial inverse reinforcement learning to deal with such environment. Experiments show that the proposed method can not only imitate multiple experts, but also estimate ungiven polices.

夏有輝也, 濱上知樹, 菅家正康, 吉田健人, 庭川誠

電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部門誌） 141 ( 12 ) 1492 - 1499 2021年12月 [査読有り]

ラベルの分布間距離に基づく誤り方を考慮した識別モデル

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人電気学会共著

We propose the control system for driving robot using Hierarchical Reinforcement Learning. Driving Robots are playing an active role in test driving for evaluating fuel consumption and exhaust gas of automobiles. We can consider Reinforcement Learning as one of the control methods for driving robot. The control system using Reinforcement Learning has the advantage that there is no need to adjust parameters manually. However, Reinforcement Learning suffer from poor sample efficiency because it requires a lot of trials. In this research, we propose the control system for driving robot using the algorithm for learning hierarchical policy. Moreover, we introduce State Abstraction in Hierarchical Reinforcement Learning. By using abstract state, each low-level policy specialize in distinct behavior. The advantage of this method is that we can improve the sample efficiency by transferring low-level policies learned using multiple vehicles. The experimental result shows that the proposed method improve the sample efficiency in vehicle velocity tracking task.

但馬慶行, 濱上知樹

電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部門誌） 141 ( 9 ) 1048 - 1054 2021年9月 [査読有り]

Bayesian Network Oriented Transfer Learning Method for Credit Scoring Model

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人電気学会共著

In this study, we propose deep learning model that not only has a high accuracy, but also a small distance between training and prediction labels for unknown data in the neighbor of the training data. We define a knowledge distribution as probability distribution for each labels. The relationship between the knowledge distributions corresponds to the distance between the labels. In the proposed method, we firstly train a model to minimize distributional distance between internal features and knowledge distribution, then train the model to classify labels correctry. We visually confirmed that the proposed method can predict labels with small distance between labels for unknown data near the training data. In addition, we compared the proposed method with a existing method that uses a typical convolutional neural network. Experiments on MNIST show that the proposed method achieved the same or better accuracy than existing methods. The proposed method also achieved mean absolute error of 0.32, while the existing method achieved 0.374.

Iwai Koichi, Akiyoshi Masanori, Hamagami Tomoki

IEEJ TRANSACTIONS ON ELECTRICAL AND ELECTRONIC ENGINEERING 16 ( 9 ) 1195 - 1202 2021年9月 [査読有り]

Reservoir Computing for Scalable Hardware with Block-Based Neural Network

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

Lee Kundo, Hamagami Tomoki

IEEJ TRANSACTIONS ON ELECTRICAL AND ELECTRONIC ENGINEERING 16 ( 12 ) 1594 - 1602 2021年8月 [査読有り]

研究グループ紹介：横浜国立大学大学院理工学府数物・電子情報系理工学専攻濱上研究室

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

濱上知樹

電気学会論文誌Ｄ（産業応用部門誌） 141 ( 2 ) NL2_8 - NL2_8 2021年2月

ケアプラン作成支援システムのための非負値行列因子分解に基づく特徴語補完

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人電気学会単著

We are working on intelligent systems engineering with AI for the realization of intelligent social systems and intelligent medical and care support systems. This article introduces these efforts and cases.

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130007979771

兵頭幸起, 濱上知樹

情報処理学会論文誌 62 ( 1 ) 369 - 377 2021年1月 [査読有り]

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：情報処理学会共著

その他リンク： http://id.nii.ac.jp/1001/00208905/

Ordinal Regression Based on the Distributional Distance Between Labels

Tajima Yoshiyuki, Hamagami Tomoki

2021 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS (SMC) 1482 - 1488 2021年 [査読有り]

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

連載 FOCUS 〔シリーズ〕産婦人科と先端テクノロジー人工知能(AI)の生殖補助医療への応用-精子探索・選別支援システムの開発

湯村寧, 竹島徹平, 黒田晋之介, 山本みずき, 佐々木勇人, 濱上知樹

臨床婦人科産科 74 ( 5 ) 505 - 510 2020年5月

記述言語：その他外国語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：株式会社医学書院共著

特集専門医はもういらない?　せまりくるAI時代 10.AIによる生殖補助医療

湯村寧, 竹島徹平, 黒田晋之介, 山本みずき, 佐々木勇人, 濱上知樹

産婦人科の実際 69 ( 5 ) 489 - 493 2020年5月

船型データの分布を考慮した深層学習による造波抵抗推定

記述言語：その他外国語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：金原出版共著

李欣, 新井洋, 濱上知樹

電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部門誌） 140 ( 3 ) 391 - 397 2020年3月 [査読有り]

Block-Based Neural Network Optimization with Manageable Problem Space

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人電気学会共著

A method for the estimation of wave-making resistance from the hull form and Froude number through deep learning is proposed. At the same time, this research also gives a solution when the data are skewed, which solves the problem of low generalization performance. The reduction of wave-making resistance is an essential issue in hull form design. However, the estimation of wave-making resistance is a time-consuming task that depends on experimental measurements. To enable direct estimation of the wave resistance from hull form, deep learning, which enables end-to-end learning, is an effective approach. The proposed method has two phases. First, auto-encoders, which reduce the dimension of the offset and the profile data, are generated, while performing to the skewed offset data, use an improved sampling method. Subsequently, after the regularization of these data, a deep neural net for regression estimation of wave-making resistance is generated. The results of evaluation experiments show that the proposed method can estimate wave-making resistance with high precision.

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130007804400

Lee Kundo, Hamagami Tomoki

電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部門誌） 140 ( 1 ) 68 - 74 2020年1月 [査読有り]

Structured Feature Derivation for Transfer Learning on Credit Scoring

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人電気学会共著

In this paper, a simple method based on Genetic Algorithm (GA) is proposed to evolve Block-Based Neural Network (BbNN) model. A BbNN consists of a 2-D array of memory-based modular component NNs with flexible structures and internal configuration that can be implemented in reconfigurable hardware such as a field programmable gate array (FPGA). The network structure and the weights are encoded in bit strings and globally optimized using the genetic operators. Asynchronous BbNN (ABbNN), which is a new model of BbNN, suggests high-performance BbNN by utilizing parallel computation and pipeline architecture. ABbNN's operating frequency is stable for all scales of the network, while conventional BbNN's is decreasing according to the network size. However, optimization by the genetic algorithm requires more iterations to find a solution with increasing problem space and the memory access in GA operation is one of the causes degrading the performance. ABbNN optimized with the proposed evolutionary algorithm is applied on general classifiers to verify the effectiveness with increasing problem space. The proposed method is confirmed by experimental investigations and compared with the conventional genetic algorithm.

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130007779188

Iwai Koichi, Akiyoshi Masanori, Hamagami Tomoki

2020 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS (SMC) 818 - 823 2020年 [査読有り]

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

Brock-Based Neural Network High Speed Optimization

Kundo Lee, Tomoki Hamagami

Proceedings of the 23rd Asia Pacific Symposium on Intelligent and Ebolutionary Systemus 12 79 - 92 2019年12月 [査読有り]

適応的しきい値制御ブースティングを用いた分布の重なりに頑強な精子検出

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

佐々木勇人, 山本みずき, 竹島徹平, 湯村寧, 濱上知樹

電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部門誌） 139 ( 12 ) 1461 - 1467 2019年12月 [査読有り]

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人電気学会共著

Automatic sperm detection is in high demand for supporting Testicular Sperm Extraction (TESE). On the other hand, detection of sperms in samples of TESE is difficult because there are a lot of germ cells resembling sperms. This paper realizes automatic sperm detection for TESE by using Adaptive Thresholded Boosting (ATBoost) which is robust to overlap of feature distributions between positive samples and negative samples. In this paper, we evaluated our sperm detection method in two stages from the view point of robustness to the overlap. First, we quantitatively evaluated the overlap of the feature distributions in TESE in the metric of Bayes error rate. Second, we evaluated robustness of our sperm detection method as for the overlap. These two results show that our sperm detection method is very effective for TESE.

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130007754486

An Improved Auto-encoder Based on 2-Level Prioritized Experience Replay for High Dimension Skewed Data

Xin Li, Tomoki Hamagami

Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems 12 93 - 105 2019年12月 [査読有り]

非同期型基本ブロックとパイプライン処理によるブロック構造型ニューラルネットワークの高速化

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

李建道, 濱上知樹

電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部門誌） Online ISSN : 1348-8155 Print ISSN : 0385-4221 ISSN-L : 0385-4221 Vol.139 ( 9 ) 1059 - 1065 2019年9月 [査読有り]

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：J-STAGE 共著

その他リンク： https://doi.org/10.1541/ieejeiss.139.1059

単語重みを用いたアソシエーション分析に基づく文書分類のための自動的クエリ拡張

安永翼 , 山田雄基 , 濱上知樹

情報処理学会論文誌 60 ( 3 ) 880 - 889 2019年3月 [査読有り]

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

Permalink http://id.nii.ac.jp/1001/00195320/
安永翼 , 山田雄基 , 濱上知樹
単語重みを用いたアソシエーション分析に基づく文書分類のための自動的クエリ拡張
情報処理学会論文誌,60(3),880-889 (2019-03-15) , 1882-7764 (2019.3)
(3月掲載のためまだDOIがついておらず、Permalinkとなっているが意味は同じ)

注目領域に基づいたCNNの特徴マップに対する正則化

足立一樹, 濱上知樹

電子情報通信学会和文論文誌 D J102-D ( 3 ) 185 - 193 2019年3月 [査読有り]

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

DOI: 10.14923/transinfj.2018PDP0023
足立一樹, 濱上知樹
注目領域に基づいたCNNの特徴マップに対する正則化
電子情報通信学会和文論文誌 D Vol.J102-D, No.3, pp.185-193 (2019.3)

検出率最適化のためのBoostingにおける適応的しきい値調整

佐々木勇人, 濱上知樹

電子情報通信学会論文誌 D J102-D ( 2 ) 68 - 78 2019年2月 [査読有り]

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

DOI: 10.14923/transinfj.2018JDP7036
佐々木勇人, 濱上知樹
検出率最適化のためのBoostingにおける適応的しきい値調整
電子情報通信学会論文誌 D Vol.J102-D No.2 pp.68-78 (2019.2)

Improvement in estimation accuracy of impedance with electrical and ultrasonic multiimaging systems

Fumiya Hamatsu Akira Kimoto Tomoki Hamagami

Electronics and Communication in Japan 101 ( 8 ) 11 - 18 2018年8月 [査読有り]

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

Theoretical adaptation of multiple rule-generation in XCS

Masaya Nakata, Will Browne, Tomoki Hamagami

GECCO '18 Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference 482 - 489 2018年7月 [査読有り]

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

Development of sperm searching system using artificial intelligence in assisted reproductive technology

Takeshima T., Kuroda S., Yamamoto M., Murase M., Yumura Y., Sasaki H., Hamagami T.

HUMAN REPRODUCTION 33 148 - 148 2018年7月

Web of Science

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

電気・超音波マルチイメージングにおけるインピーダンス推定精度の向上

濱津文哉, 木本晃, 濱上知樹

電気学会論文誌Ｅ（センサ・マイクロマシン部門誌） 138 ( 3 ) 93 - 99 2018年3月 [査読有り]

機械学習の観点から ‐ ディープ・ラーニングとIoTの現状と期待

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

濱上知樹

電気学会誌 138 ( 5 ) 280 - 283 2018年

東京湾の船舶交通の安全を守る:─海上保安庁東京湾海上交通センターを訪ねて─

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人電気学会単著

1．はじめにディープ・ラーニング（Deep Learning：DL）とその発展が知能システム分野に与えたインパクトは極めて大きい。大量のデータに潜む情報を事前知識をほとんど使わずに抽出し，学習に直接結びつけるアプローチは，機械学習のレベルを数段階高め，さまざまな領域において驚くべき

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130006729311

濱上知樹, 岡崎雅也, 栗原佳祐, 安永翼

電気学会誌 138 ( 3 ) 128 - 131 2018年

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人電気学会共著

1．はじめに東京湾の入り口は，神奈川県の三浦半島と千葉県の房総半島に挟まれた浦賀水道である。全長14.8 km，航路幅1.4 kmという狭い航路に一日550隻ものさまざまな船舶が航行し

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130006406948

Performance oriented Block-Based Neural Network Model by parallelized neighbor's communication

Lee Kundo, Hamagami Tomoki

2018 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS (SMC) 1623 - 1628 2018年

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

Investigation about control of false positive rate for automatic sperm detection in assisted reproductive technology

Sasaki Hayato, Nakata Masaya, Yamamoto Mizuki, Takeshima Teppei, Yumura Yasushi, Hamagami Tomoki

2018 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS (SMC) 1964 - 1969 2018年

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

A call triage support system for emergency medical service using multiple random forests

T.Yasuda, Y.Yamada, F.Hamatsu, T.Hamgami

Transactions on Electrical and Electronic Engineering 12 S67 - S73 2017年12月 [査読有り]

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

One-class Support Vector Machineを用いたクラス集合逐次作成法による回転機の異常検知

中尾浩二, 外山達斎, 林孝則, 堀貴雅, 濱上知樹

産業応用部門誌 137 ( 12 ) 858 - 865 2017年12月 [査読有り]

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：電気学会共著

Effect of Parameter Sharing for Multimodal Deep Autoencoders

H.Sasaki, M.Nakata, F.Hamatsu, T.Hamagami

Proc. of IEEE SMC2017 2017年10月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）共著

An Analysis of Rule Deletion Scheme in XCS on Reinforcement Learning Problem

Masaya Nakata and Tomoki Hamagami

Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 21 ( 5 ) 876 - 884 2017年9月 [査読有り]

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

A rotating machinery fault sign detection method by using multi-level one-class SVMs

K.Nakao, T.Toyama, T.Hayashi, T.Hamagami

The international conference on electrical and engineering 2017年7月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）共著

Extraction of contours in ultrasound images using a particle filter with limited contour presence range

F.Hamatsu, T.Tanaka, T.Hamagami

The international conference on electrical and engineering 2017年7月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）共著

A ResearAbout Anomaly Detection Method for Multidimensional Time Series Data

X.Li, F.Hamatsu, T.Hamagami

Proc. On The international conference on electrical and engineerin 2017年7月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）共著

Theoretical XCS parameter settings of learning accurate classifiers

M.Nakata, W.Browne, T. Hamagami, K.Takadama

Proc. of GECCO2017 473 - 480 2017年7月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）共著

Construction of visual codebook to speed up visual-based simultaneous localization and mapping

Hayato Sasaki, Fumiya Hamatsu, Tomoki Hamagami

Journal of International Council on Electrical _ _Engineering 7 2017年6月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

深層学習による小袖屏風画像の特徴分析

濱上知樹,澤田和人

人工知能学会誌 32 ( 3 ) 408 - 413 2017年4月 [査読有り] [招待有り]

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

準エキスパート集団からのアンサンブル逆強化学習

冨田真司，濱津文哉，濱上知樹

電気学会電子情報システム部門論文誌C 137 ( 4 ) 667 - 673 2017年4月 [査読有り]

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

Construction of visual codebook for speeding up visual-based Simultaneous Localization and Mapping

Hayato Sasaki, Fumiya Hamatsu, Tomoki Hamagami

Proc. of The International Conference on Electrical Engineering 2016 2016 2016年7月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）共著

画像による自己位置推定における，局所特徴辞書の効率的な作成方法の研究を行った。辞書の肥大化は自己位置推定に要する計算量を増加させるが，辞書肥大化の要因の一つとして，辞書に登録される要素の重複が挙げられる。本研究では重複を回避するような逐次的辞書更新手法を提案した。実験では，提案手法により辞書の要素数が削減されるのと同時に，自己位置推定の正解率も向上することが確認された。

Construction of the severity decision system combining Balanced Random Forest and Decision Tree

Yuki Yamada, Fumiya Hamatsu, Tomoki Hamagami

Proc. of The International Conference on Electrical Engineering 2016 2016 ( 90530 ) 2016年7月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）共著

症状から緊急度を推定する救命救急トリアージシステムにおいて，家庭における利用を想定した簡易システムの設計・開発を行った。少ない問診情報から確度の高い判定を行うために，判定項目に優先度をつけたBalanced Random Forestと決定木を組み合わせた重症度判定システムを開発し，逐次的かつ動的な設問の生成と判定が可能になることを示した。

Examination of skill-based learning by inverse reinforcement learning using evolutionary process

Hiroaki Tsunekawa, Takuo Suzuki, Tomoki Hamagami

Proceedings of 2015 IEEE 9th International Conference on Intelligent Systems and Control 2015 ( 9 ) 2015年9月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）共著

逆強化学習におけるエキスパート獲得の手段として，進化的なプロセスを利用する方法を提案した。このようにしてえられたサブエキスパート群から報酬関数を推定しアンサンブルする手法を，スキルベース学習と定義をした。さらに，アルゴリズムの性能について基本的な実験評価を行い，有効性について確認した。

複雑ネットワークの指標値に基づくソフトウェア品質分析

中村光宏，濱上知樹

電気学会電子情報システム部門論文誌C 135 ( 5 ) 553 - 558 2015年5月 [査読有り]

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：電気学会共著

派生開発におけるソフトウェアシステムの品質メトリクスとして，複雑ネットワークの指標を用いた評価方法を提案した。母体となるシステムの複雑性を複数のネットワークメトリクスを組み合わせて評価することで，将来的なバグの発生数とリファクタリングによる改善効果を定量的に把握できるようになる。実際のプロジェクトのコードを用いた評価によって，従来のメトリクスでは評価できなかった改変時の変化をとらえることができるようになった。

Structural classification and similarity measurement of malware

Hongbo Shi,Tomoki Hamagami, Katsunari Yoshioka,Haoyuan Xu,Kazuhiro Tobe,Shigeki Goto

IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering 9 ( 6 ) 621 - 632 2014年11月 [査読有り]

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

マルウェアの検知アルゴリズムに成長型階層的自己組織化マップ(GHSOM)を用いた方法を提案した。マルウェアのDLLに含まれるキャラクタの系列を特徴量として，複数の粒度での特徴抽出・分類を行った結果を，マルウェアのラベル付きデータと照合することで検知を行う。他の商用マルウェア探索のソフトウェアに比べ，マルウェアの亜種発見に有効性が確認された。

Context awareness by unit-type evolutionary Petri net for team medical care support

Takuo Suzuki, Tomoki Hamagami

IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics 2014 385 - 390 2014年10月 [査読有り]

記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）共著

行動コンテキストを自律的にモデル化する手法として，進化的ペトリネットという新たな手法を提案した。ログデータを説明するために必要なモデルを，ペトリネットを表現する遺伝子の進化によって獲得することができる。人工的につくられたチーム医療のログデータをもとに評価を行い。生成モデルと同じコンテキストモデルが得られることを確認した。

Intelligent Call Triage System with Algorithm Combining Decision-Tree and SVM

Kento Yokose, Tomoki Hamagami

Soft Computing in Machine Learning 273 21 - 31 2014年3月 [査読有り] [招待有り]

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

決定木により構築した選択的症例空間を用いた，コールトリアージ支援システムを提案した。決定木を用いることで，質的なコールトリアージデータに対して選択的症例空間を構築することが可能である。選択的症例空間内では，少ないサンプル数でも高い学習精度を持つSVMを使用した。さらに，選択的症例空間にパラメータを付与することで，フェールセーフな判定を行うことも可能である。実データによる評価の結果，ロジスティック回帰，ベイジアンネットワークを用いたコールトリアージ支援システムと比較して，同程度致命的なアンダートリアージを防ぎつつも，判定精度が向上することが明らかとなった。

Fundamental study of inverse reinforcement learning from sub-experts in evolutionary process

Hiroaki Tsunekawa, Tomoki Hamagami

International Symposium on Artificial Life and Robotics 280 - 285 2014年1月 [査読有り]

記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）共著

進化過程からの逆強化学習によるスキルベース学習を提案した。従来手法では，動作間の干渉があるような環境では学習を行うことが困難であった。しかし、スキルベース学習ではエージェントが段階的なサブスキルを学習していくことにより，そのような環境における学習を可能にした。また，提案手法では、サブエキスパートを進化過程から得ることを提案した。提案手法を用いることで，逆強化学習により進化過程から報酬関数を得ることが可能となる。提案手法を用いたシミュレーション実験として，大車輪タスクとドライビングタスクを試行し，これらの結果からスキルベース学習の有効性が確認できた。

Transfer Learning for Q-learning by Using Similarity of Phase Structure in State Spaces

Masato Takeishi, Tomoki Hamagami

International Symposium on Artificial Life and Robotics GS11 ( 6 ) 2014年1月 [査読有り]

記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）共著

類似の位相構造を有するタスクにおけるQ-Learning の学習時間の短縮を目的に，転移学習を応用した手法を提案した。状態空間中で同位相にある状態間での学習知識の部分的共有を転移学習によって行うことで，学習の効率を上げることが可能となる。提案手法をロボットの大車輪運動獲得に応用し，その有効性を確認した。

Multi-agent base Restoration Algorithm for Power Distribution Network in Multiple Failure Cases

Kaori Tada,Tomoki Hamagami

Proc. of The International Conference on Electrical Engineering FP0597 210 - 215 2013年6月 [査読有り]

記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）共著

エージェントネットワークにおけるルーティング問題について，エージェント群の動的な組織化を行うことによって適切な協調行動を獲得する手法を提案した。組織化にあたり，ネットワークに存在する制約条件を局所的制約と大域的制約に分類し，局所的制約の解消を目的とするFAと大域的制約の解消を目的とするBA による階層的な問題解決を行えることを確認した。シミュレーション実験により，電源容量制約・線路容量制約の大きい実規模系統において優先エリアの優先的復旧ができることを確認できた。

A new robust technique for constructing intelligent environment using video image

Naoki Someya, Tomoki Hamagami

The Journal of International Council on Electrical Engineering 3 ( 2 ) 187 - 191 2013年4月 [査読有り]

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

不完全知覚と環境変動にロバストで，かつ計算コストを抑えたappearance-based SLAM の開発を目指した手法を提案した。局所特徴としてSP を用いかつ画像特徴ベクトルを生成する際にTf-Idf を用いる。従来手法では、画像特徴ベクトルの次元が大きいために計算コストがかかり，不完全知覚に対して有効な画像特徴ベクトル生成手法が無いといった問題があった。一方，提案手法では、局所特徴として、高度な特徴量を表現可能なSP を用いることで，画像特徴ベクトルの次元を抑えることが可能となった。また、Tf-Idf 法を併用することで，不完全知覚に対してよりロバストな画像特徴ベクトルを生成することに成功した。

A Method for Classifying Packets into Network Flows Based on GHSOM

Shi Hongbo, Hamagami Tomoki, Xu Haoyuan, Yu Ping, Wu Yonghe

MOBILE NETWORKS & APPLICATIONS 17 ( 6 ) 730 - 739 2012年12月 [査読有り]

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）共著

Genetic algorithm sampling the solution space selectively depending on difficulty of power distribution network restoration

Kato Yoshifumi, Hamagami Tomoki

ELECTRONICS AND COMMUNICATIONS IN JAPAN 95 ( 2 ) 16 - 24 2012年2月 [査読有り]