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J-GLOBAL ID：202202217103287095   整理番号：22A0863481

深層学習モデル開発のためのVR環境の調査【JST・京大機械翻訳】

Survey of the VR Environment for Deep Learning Model Development

著者 (3件)： Naraha Taisei (Graduate School of Science and Technology, Sophia University, Tokyo, Japan) ,  Akimoto Kouta (Graduate School of Science and Technology, Sophia University, Tokyo, Japan) ,  Yairi Ikuko Eguchi (Graduate School of Science and Technology, Sophia University, Tokyo, Japan)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1423  ページ： 154-164  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深い学習研究が発展し,モデルがますます複雑になるので,人間への説明のその低い能力とそのブラックボックス特性に関する深い学習への懸念が増大している。DL(Deep Learning)のモデル可視化研究は,この懸念に対する解決策に対して10年間注目されている。ヒトとモデルの間のVR(Virtual Reality)相互作用研究は,大きなポテンシャルを有するモデル可視化研究の実用的方法であるが,まだ初期段階である。本研究の目的は,深層学習とVR研究プロジェクトの可視化技術を研究し,実行することによって,深い学習モデルの開発に寄与するVR技術のための新しい方法を提案することである。本論文では,2つの実験結果も報告した。一つはPCアプリケーションのデモ画像とVRゴーグルアプリケーションを用いたWeb調査であり,もう一つはVRゴーグルを用いた評価実験である。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *学習 ,  *学習モデル ,  保護眼鏡 ,  ヒト ,  可視化 ,  ブラックボックス ,  画像 ,  応用プログラム ,  *モデル ,  コンピュータ ,  機械学習
準シソーラス用語： 評価実験 ,  *モデル開発 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 人間とコンピュータの相互作用 ,  深層学習 ,  機械学習

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層学習 ,  モデル ,  開発 ,  VR ,  環境 ,  調査