立教大学は2月6日、音声や画像のような信号を異なる周波数の成分に分解する数学的手法「フーリエ変換」を用いて、「グローバルフィルタ」と「注意機構」のメリットを兼ね備えた、大量のメモリを必要としない新しい画像認識手法を開発したことを発表した。 同成果は、立教大大学院 人工知能科学研究科の立浪祐貴大学院生、同・瀧雅人准教授らの研究チームによるもの。詳細は、2月20~27日にカナダ・バンクーバーで開催される米国人工知能学会が主催する国際会議「AAAI-24」で発表される予定で、同会議に採択された論文の査読前プレプリントが「arXiv」で公開されている。 生物は、周囲から得た情報のうち重要なものを自ら判断し、対象に焦点を当てて認識して必要な判断などを行う。生物のこの能力をAIに応用したのが“注意機構”だ。これは深層学習モデルが広範な範囲から重要な情報を自ら判断し、その情報に適切に注目することを可能に
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