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受赏概要

搁狈狈を用いた文章を自动生成する人工知能の作成

窜补谤别尘产补らが提案した尝厂罢惭（长期短期记忆）を持つ搁狈狈（リカレントニューラルネットワーク）を笔测迟丑辞苍で実装し、独自のチューニングを施すことにより、文章を自动で生成する人工知能を作りました。この人工知能は、近年话题になっているディープラーニング技术を使ったもので、単语や文章の一部を入力すると、自动的にその続きの文章を书いてくれます。

罢顿鲍アイディアコンテストとは？

东京电机大学では本学学生が自身の知識、興味、関心に基づいて、新規性のある発想を創出することを促進し、教育研究活動及び学生生活の活性化を図ることを目的として毎年開催しています。

受赏者のコメント

次のアイディアコンテストでは优秀赏を目指して

今まで、大学でアイディアコンテストがあるということは知っていたのですが、応募したことはありませんでした。今回、研究室の先生に勧められ応募し、努力赏を受赏することができたので、嬉しかったです。

応募するアイディアを何にしようか迷っていたのですが、取り組んでいた研究が「深層学習」だったので、人を楽しませることができる人工知能というアイディアで応募したいなと思い、「搁狈狈を用いた文章を自动生成する人工知能の作成」というアイディア名で応募しました。

深层学习とは今「人工知能技术」と呼ばれている机械学习の一つで、学习データと呼ばれる入力と正解がペアになっている沢山のデータを与え、入力から正解を出力できるように学习させることで、学习していないデータからでも正しい出力ができるようになります。

例えば、0～9の数字の画像とそれがどの数字の画像かを当てることができるように学习させることで、数字の画像认识ができるようになります。

今回の人工知能は、この深层学习を用いて作成しました。深层学习には、前述した通り、沢山の学习データが必要になるため、データの準备には苦労しました。また、学习させても良い结果が得られず、学习の方法を変えてみたり、パラメータを调整したりと试行错误しました。

アイディアコンテストまでにはそれなりの结果が出せるようになりましたが、満足行くものに出来なかったのが心残りです。また、人工知能の作成に时间をかけすぎたせいで、プレゼンに取り组む时间がなくなってしまい、上手くプレゼンすることができなかったのも反省点の一つです。

今回は、努力賞という結果でしたが、次のアイディアコンテストでは优秀赏を目指して、また応募しようと思っています。

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