卒業研究などのテーマ

卒研の様子

卒研の様子

過去に学生が取り組んだテーマ

  • 誤差拡散学習アルゴリズムと多層パーセプトロンの比較(2024年度)
  • 畳み込みニューラルネットワークにおけるDropoutの効果の検証(2024年度)
  • 浮動小数点数の型とニューラルネットワークの学習の関係(2024年度)
  • 画像生成モデルの出力とパラメタの関係(2023年度)
  • 組み込みボードを用いたリアルタイム手書き文字識別(2022年度)
  • 自由エネルギー原理の応用の検討(2021年度)
  • 軸索の膜電位伝導のシミュレーション(2021年度)
  • Deep SOMの開発と画像処理への応用 (2016年度-2017年度)
  • kernel GNGの開発 (2016年度-2017年度)
  • Deep LearningをIoT機器で活用するための技術開発 (2017年度)
  • クラスタ推定に用いる最適な情報量基準の探求 (2017年度)
  • IoT機器上での機械学習の実行速度の調査 (2017年度)
  • 円柱座標クラスタリングの手法を用いた画像処理 (2015年度-2016年度)
  • IVAを用いた音楽音響信号からの各楽器パートの抽出 (2015年度-2016年度)
  • 楽器ごとの演奏から得た基底を適用したNMFによる自動採譜 (2015年度-2016年度)
  • キャラクタの小物とかわいさの関係 (2016年度)
  • Deep neural networkの訓練データと識別精度の関係 (2016年度)
  • カーネル法を用いたスパムメール識別におけるカーネル関数と識別精度の関係 (2016年度)
  • 周期性のあるデータのためのクラスタリング手法の開発 (2014年度-2015年度)
  • ステレオグラムにより生成した深度マップを用いた自律ロボットの障害物回避 (2014年度-2015年度)
  • キャラクタの身体部位の配置とかわいい感情の誘発の関係(2014年度-2015年度)
  • 広視野刺激が与える知覚と運動への影響 (2015年度)
  • Autoencoderによる信号処理におけるL2ノルム正則化の効果 (2014年度)
  • Deep Learningによる書籍の表紙のクラスタリング (2014年度)
  • 大富豪AI作成 -序盤での行動選択アルゴリズム- (2011年度-2014年度)
  • 文字の骨格グラフを用いた文字識別 (2013年度-2014年度)
  • スパイキングニューラルネットワークによるロボット制御 (2012年度-2013年度)
  • Growing Neural Gasを用いた文字の骨格グラフ化 (2011年度-2014年度)
  • 視覚刺激の提示順序と刺激のカテゴリ化の関係性を調べる心理実験 (2012年度)
  • マンマシンインターフェースとしてのジェスチャー認識の活用 (2012年度)
  • Kinectを用いたレゴロボットの操作 (2011年度)
  • 汎用歩行者移動シミュレーションソフトの開発 (2009年度-2011年度)
  • 神経細胞の相互結合におけるスパイクタイミング依存シナプス可塑性 (2008年度-2010年度)
  • 生物の大きさと環境の関係 (2010年度)
  • コリントゲームにおけるカオス現象の解析 (2009年度)
  • 図形の状態に依存しない視覚形状認識のための神経機構 (2007年度-2009年度)
  • 複雑ネットワークにおける協力行動の進化的安定性 (2007年度-2009年度)
  • スパイクのコンテキストとSTDPによる学習の関係 (2008年度)
  • 進化ゲームのための複雑ネットワーク生成プログラムの作成 (2008年度)
  • コンピュータシミュレーションによるETC設置条件の検討 (2007年度)

Last Update: 2024/08/10

藤田 一寿

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