Recursos de colección

Hokkaido University Collection of Scholarly and Academic Papers (135.521 recursos)

HUSCAP (Hokkaido University Collection of Scholarly and Academic Papers) contains peer-reviewed journal articles, proceedings, educational resources and any kind of scholarly works of Hokkaido University.

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Mostrando recursos 1 - 7 de 7

  1. 和声学規則と複数アルゴリズムを応用した自動伴奏生成システムの提案と実装

    エバンズ, ベンジャミン ルカ
    In this paper, we describe "Auto Chorus Creator (ACC)", an automatic four-part accompaniment generator with three novel characteristics. Firstly, we have incorporated the method of Dynamic Programming in the search process of ACC, enabling the real-time generation of even long pieces of music. Secondly, we have applied the rules of harmony as continuous functions, as opposed to the binary function approachesmany related works have used, allowing the system to compare multiple songs in further detail than previous works and make a more objective distinction between them. Finally, we have also implemented a rule base of heuristic rules not directly related...

  2. 統計力学に基づく労働市場の確率モデル

    陳, 鶴

  3. フィリップス曲線をミクロに検証する労働市場の数理モデル

    日野, 光
    We attempt to reconstruct macroscopic properties of labor markets from the view point of microscopic descriptions of multi-agent systems. Especially we derive the so-called Philips curve which generally shows universal negative-correlations between the unemployment rate U and the inflation rate . We first briefly review the macroscopic study by Neugart (2004) who derived deterministic non-linear maps with respect to the U and . He concluded that the strange attractor of the chaotic maps should be identical to the Philips curve. Whereas, in our microscopic modeling, we should set-up the behaviour of both labor and company agents to construct the macroscopic...

  4. 確率的画像処理におけるランジュバン方程式に基づく周辺化事後確率最大推定の構成法

    乘松, 渉
    We formulate the maximizer of posterior marginal (MPM) estimate for Bayesian probabilistic image processing by using the Langevin equation. We also evaluate the statistical performance from the view point of statistical mechanics of information. The multi-state Ising model and additive white Gaussian noise are introduced as the regularization term and the degrading process, respectively. Then, the recursion relations with respect to each pixel are derived via the extremum condition of energy function. The long-time average of time series derived from the recursion relations gives the maximum a posteriori (MAP) estimate and it is shown that the estimate is regarded as...

  5. 整数分割法による大規模疎グラフの生成とスモールワールド-ランダムグラフ相転移の解析

    広瀬, 泰久
    我々の身の回りには様々なネットワークが存在している.例えば,インターネット通信網や交通網,神経回路網といった物理的に接続されたものから,人間関係や食物連鎖,伝染病の流行といった社会的・認知的な接続されたものなど,多様な関係性からネットワークを形成している.これらのネットワークは単純に複雑なだけではなく,複雑ながらもいくつかの規則性や機能がその背景あると考えられ,それ故に科学として複雑ネットワークの研究は発展してきた.現実世界の様々な現象を説明する新たなパラダイムとして,複雑ネットワークの研究は現在急速に進展しており,社会学,数学,生物学など他の研究分野との相互影響も活発化している.今後,複雑ネットワークの科学は,ネットワークの問題が関連する多数の分野において,普遍性と重要性を増していくものと予想される.本研究では,整数を利用した単純なアルゴリズムにより複雑ネットワークを生成しその特性について詳しく解析を行っていく.数論的な視点から複雑ネットワークの研究を行う先立った例として,共通の約数を利用してネットワークを構築していくものやゴールドバッハ予想を用いて素数組によるネットワークを構築していくものといった研究がある.本論文は,後者の研究をより拡張し一般的なものとしたものである.素数組を利用した複雑ネットワーク研究は,素数の特徴を捉えるための一つの可能性を秘めているかもしれない.しかし,それには整数自体の特性がわかってこその特殊性であるといえる.そのため,整数を利用した本モデルが,これらモデルの持つ複雑ネットワークの特性を理解する上で,また,数論との関わりの中での複雑ネットワーク科学の基礎的な知見として重要であると考える.

  6. 遺伝的アルゴリズムにより生成される遺伝子配列からのボルツマン分布の学習

    北形, 学

  7. マルコフ確率場を用いた動画像処理における移動速度場と確率モデルの同時ベイズ推定

    稲垣, 佑哉
    画像工学における物体移動速度ベクトルの推定の技術は,異なる2フレーム間の物体の変位の推定,動画の圧縮などに応用される.この物体移動速度ベクトルの推定は.その解が一意でないため不良設定問題に属する.例えば,画素値が単色である領域においては,単なる画素値のマッチングでは一意に解が決定できない.また,画像中のノイズや歪みによって解が不安定になることもある.この不良設定問題を解く既存方法としてSmoothnessconstrains(連続性による制約)[1]やDis-continuityconstrains(不連続性による制約)[2]など,物体移動速度ベクトルに各種制約条件を導入する手法|正則化理論|が広く用いられている.そのような標準正則化理論の一つとして位置づけられるマルコフ確率場によるアプローチにおいて「移動物体の速度ベクトル推定」は最小エネルギーを探索する組み合わせ最適化問題とみなすことができる.最小エネルギーの主な探索手法として,シミュレーテッド・アニーリング法(SA焼きなまし法)や反復条件付き最大化法が知られている.しかし,SAは大域的最適解にたどり着くことが証明されているが,膨大な計算時間を要する.一方,反復条件付き最大化法は高速で解を見つけることができるが,その解が必ずしも高精度とはいえない.これらの問題を解決するために,Zhangら[3]によって提案されたマルコフ確率場に基づく平均場解法がある.この手法は以下にあげる2つの大きな特徴をもつ. 移動速度ベクトルに連続性/非連続性の制約を導入. 画像復元/分割やセンサーフュージョンにおいて有用である平均場近似の導入.これら2つの特徴によって,Zhangらの手法は高速/高精度な解の探索が可能とされている.しかし,マルコフ確率場モデルに対し,平均場近似に基づく反復解法を構成した場合,正則化項の不適切な規格化に起因する「平均場の発散」が生じるといった問題が生じる.また,エネルギー関数に確率モデルをマクロに特徴つけるハイパーパラメータが複数組み込まれているが,それらの値が何ら理論的根拠もなく「アド・ホック」に設定されているといった問題がある.画像は,物体や背景の模様や,ノイズなどによって各々特性が異なるものである.そのような特性の異なる画像に対して一意に固定されたパラメータでそれぞれ最適な解を得ることは難しい.そこで本研究では,正則化項に新たなハイパーパラメータとなるスケーリング係数を導入し、発散回避を試みる.さらに、アド・ホックに設定されているハイパーパラメータの値を各画像に対して適切に推定することで,より高精度になることを目標とする.特に,周辺尤度に関するハイパーパラメータの勾配で構成されるボルツマン・マシン学習方程式を平均場近似,および,マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いて数値的に処理することで,ハイパーパラメータと確率場を同時に推定する方式を提案し,その性能を「精度」「計算時間」の観点から詳細に評価する.

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