研究者
J-GLOBAL ID：200901073929469335
更新日: 2025年03月23日
山内 ゆかり
YAMAUCHI Yukari
所属機関・部署：
日本大学 生産工学部 数理情報工学科
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職名：
専任講師
研究分野 (1件)：
知能情報学
研究キーワード (5件)：
自己組織化
, 複雑ネットワーク
, ニューラルネットワーク
, 人工知能
, 近似推論
論文 (11件)：
Hongyi Zhang, Yukari Yamauchi. Self-Organizing Method for Word Embedding. 2024 Joint 13th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 25th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS). 2024. 1-8
Toshinori Hosokawa, Atsushi Hirai, Yukari Yamauchi, Masayuki Arai. A Low Capture Power Test Generation Method Based on Capture Safe Test Vector Manipulation. IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS. 2017. E100D. 9. 2118-2125
景山 一郎 栗谷川 幸代 山内 ゆかり 石橋 基範 鳥居塚 崇 山田 多恵子 青木 和夫 時田 学. 高度運転支援システムに向けたドライバモデル構築に関する研究. 自動車技術会論文集. 2017. 48. 2. 431-437
Atsushi Hirai, Yukari Yamauchi, Toshinori Hosokawa, Masayuki Arai. A low capture power test generation method using capture safe test vectors. Proceedings of the 20th IEEE European Test Symposium (ETS2015). 2015
山内ゆかり 寺山敬佑. 類似度に基づき成長する複雑ネットワーク生成モデルの提案. 知能と情報: 日本知能情報ファジィ学会誌. 2011. 23. 5. 773-782-782
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MISC (1件)：
佐藤哲哉, 山内ゆかり. 減衰率を導入した属性値考慮学習を行う自己組織化マップの提案. 電子情報通信学会技術研究報告(Web). 2020. 120. 216(NC2020 8-27)
講演・口頭発表等 (32件)：
自己組織化によるWord Embedding手法の提案
(電子情報通信学会 ニューロコンピューティング研究会 2024)
MLP-MixerにおけるNode Fusionの提案
(電子情報通信学会 ニューロコンピューティング研究会 2024)
段階的に成長するSparseNet
(電子情報通信学会 ニューロコンピューティング研究会 2024)
ロバストかつ高精度な深層学習手法に関する研究
(電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会 2023)
高次元耐性のあるSOINN空間の最適化手法の提案
(電子情報通信学会技術研究報告(Web) 2023)
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経歴 (2件)：
2017/04 - 現在 日本大学 生産工学部 数理情報工学科 専任講師
2008/04 - 2017/03 日本大学 生産工学部 数理情報工学科 助教
所属学会 (3件)：
電子情報通信学会
, 人工知能学会
, 日本知能情報ファジィ学会
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