10月10日
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司会）辻・書記）山本
開始）13:10・終了） 16:30
欠席） 遅刻）佐藤、小原
議事録
小原さんの発表
（蒲田）
- 新規性は
- HeliosBaseを実際の人間のサッカーに活用するのが新規性になるのではないかと考えている．
- (辻)
- 東大のプログラムに勝てるようにするのはやめたのか．
- 最も使いやすいHeliosBase(東大)のものを使っている．これがベーシックでいじりやすい．
- (山本)
- 今出ているエラーはどういったものなのか
- エラー内容的にはファイルの指定がずれているなどその程度．すぐに直せそう
- (佐藤)
- くせを見抜くというのはチーム全体かそれともすべての選手においてなのか
- 一人のドリブルの技術というよりはチーム全体の癖を想定している．
（石井）
- 今何割か
- 今やっているところが終わればいったん終わり．
（氷見）
- なぜHeliosBase?ほかの選択肢はなかったのか
- スポーツのシミュレーションに関する研究をしたかった．サッカーを選んだところこれが主流だった．
- (レネ)
- 9月以降は何をしていたのか
- 中間発表では何を発表するのか
- これからは何をしていく
- 中間発表までには学習のシステムのほうは結果がまだ出ていないので何かしら見せられるものを作る．
- 来週の発表では何をしてくれるのか．
- 今作っているAIのモデルは，学習する試合数によってどれだけ影響が出るのかを実験する．
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石井さんの発表
（小原）
- 水上さんのからどう改善したのか
- 水上さんのは最初に表情をとってから楽曲を持ってくるまでに時間がかかっていた．
今は表情に合わせた音楽を自分で持ってくることができるように実装している．
- (辻)
- マスクをつけているから数値がおかしいのか
- その通り．マスクを外すとしっかりと測定できる．
- (山本)
- 完全にSpotifyから常に音楽をとってくるのか．何を基準にspotify側から音楽を持ってくるのか．
- そうする予定．水上さんのシステムは特徴量から持ってきている．
これを使ってやっていく予定．まだわからない．
- (佐藤)
- 中間ではどこまでやるのか
- 機能を追加し，ストレスなどを計測して実際の恩恵を出す．
- (蒲田)
- 水上さんの修論との違いは
- リアルタイムな顔の表情から曲を変える点が違う．
（石井）
（氷見）
- 実験結果はアンケートをとるのか
- みんなにアンケートをとる．
（レネ先生）
- 改善されたところは
- 前回は動いたり動かなかったりしていたが，そのエラーを直した．
- 水上さんのシステムとの違いは
- 水上さんのシステムでは最初に分析をしていて時間がかかってしまう．
ストレスも測って実験していく．
- 次回の発表ではストレスとシステムの関係性を示してほしい．タイトルも来週まで
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辻さんの発表
（小原）
- (山本)
- 触ってもらう場合，少し使い続けてもらわないといけなかった気がしているがどう
やる予定か
（石井）
（氷見）
（レネ先生）
- 結果は何を書く
- 実際にユーザーを設定してどのような結果が得られるのかを書く．
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山本さんの発表
（小原）
- 実データを使った実験はしないのか
- 実データを使った実験はセキュリティーの観点から難しい．
- (辻)
- この結果を中間発表に載せるのか
- この結果あるいはテストデータを少し変えたデータの結果を載せようと思っている．
- (海野)
- 中間発表の後の予定は
- 中間発表までにいい数値がとれたら卒論に移る．足りないものをその都度やっていく．
- (佐藤)
- p10のスコアはどういう意味なのか．
- F1スコアは正解率と適合率と再現率を使って求めているもの．高ければ高いほどいい．
- (蒲田)
- p10のどのデータが実データに近そうか
- 高ノイズのデータが実データに近そう
（石井）
（氷見）
- 中間発表までの予定は
- 実験をしてデータをとって，良いデータがあればすぐにポスター作製に移る．
（レネ先生）
- p10のtはどうやって設定しているのか，来週までの予定はどうするのか
- 中間発表のポスターの準備をしていく．実験方法の見直しに関してはもう少しだけやってみる．
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さんの発表
（小原）
- (山本)
- 割合と閾値のプルーニングは何が違うのか
- 好きな割合を指定してその分のパラメータを減らすのが割合．
閾値を用いたプルーニングでは重みの値が一定値を下回った時にパラメータを0にする．
- 今回は割合でのプルーニングをしたそうだがどんな結果になったのか
- (海野)
- 中間発表までにどこまでやるか
- 割合だけでのプルーニング結果を貼りたい．
- (蒲田)
- どれが提案手法でどれが新規性か
- ある手法にターミナルアトラクタを適用したのが提案手法
比べるべき結果と比較した結果精度はあまり下がらなかった．
（石井）
（氷見）
- 誰かの引継ぎではなく自分ですべてやっているのか．
- 60%くらいは引継ぎ．
（レネ先生）
- スライドの書き方が変.
- ラベル切れちゃってぇ…
- 40%のオリジナリティはどこ？
- ターミナルアトラクタを別の手法に組み込んだのが小澤さんの研究．
自分の場合は生成AIのプルーニングに用いてみた．
- 今回示した結果はいい結果なのか？
- 従来型のプルーニングとさして変わらない結果だった．ハイパーパラメータをいじる
ことでどんな結果になっていくかを確かめる必要がある．
海野さんの発表
（小原）
（石井）
（氷見）
（奥原さん）
さんの発表
（小原）
（石井）
（氷見）
（奥原さん）
さんの発表
（小原）
（石井）
（氷見）
（奥原さん）
さんの発表
（小原）
（石井）
（氷見）
（奥原さん）
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