#author("2017-12-20T15:09:32+09:00","","") #author("2017-12-20T15:22:34+09:00","","") **司会)麻生・書記)山本 [#h674de0a] ***開始)14:00・終了)11:15 [#t22b166a] ***開始)14:00・終了)15:22 [#t22b166a] ***欠席)なし・遅刻)なし [#vdd4dcb7] ***議事録 [#s0541f33] //###########ここから#############// 小野田さんの発表 - -現在ープレゼント、取るべきー飲むべきの変換はなぜ?(麻生) --英語で現在はプレゼントという意味、取るべきの簡易な語として飲むべきが採用された(小野田) -ある語が全てカタカナになっているのは何故?(福島) --どこが変換されたかわかりやすいようにあえてカタカナにしていた(小野田) -専門用語は分野ごとにあるのか?(杉山) --分野ごとに同じ語に別の意味があるのでそういったところにも対応していきたい、分野の判別もこれから(小野田) -フレームベースエスエムティーとは?(横井) --自分の手法と似たようなもの(小野田) -式のsやiは?(奥原) --sは全体の文、iは出現回数 (小野田) 横井さんの発表 -数字以外の画像でも使えるのか?画像認識にも使えるのか?(顔の画像など)(小野田) --数字以外でも使える。これを応用すれば画像認識も可能だと思う。(横井) -この学習方法のメリットとデメリットは?(小野田) --木の構造が理解しやすい。深層学習は構造が分からない(横井) -クラスカル法の総距離は?(麻生) --枝の重みの総数。(横井) -今後の課題のところ、さまざまなパターン分析とは?(杉山) --今は思いつかないです(横井) -クラスタ法、プリム法とあるがどっちが使われている(山本) --そこまで明記されてはいませんでした(横井) -図の説明をお願いします(fig1,3,4)(奥原) --最小木にしている(1)。degreeは実数、パターン数は文字の数、色ごとに足せば53万になる(3)。(横井) ~【注意】 これからはパワポにページ番号をつける(再) 式中の添え字の説明は必須 //###########ここまで#############// ***コメント [#bc828c21] #article