米ニューヨーク大学クーラント数理科学研究所とFacebook AI Researchは、深層学習の一手法であるGAN（敵対的生成ネットワーク）を学習しやすくする新たなアルゴリズムを開発した。通常のGANとは異なり、「ワッサースタイン距離*1」と呼ばれる指標を最小化す…

米スタンフォード大学と台湾の国立清華大学は、映像に映っている内容から次の場面を予測できる技術を開発した。強化学習の一手法である「逆強化学習*1」を応用し、正解となる映像を模擬できるように学習する。連続的に変化し、かつ複雑な*2映像データを扱う…

韓国のSKテレコムは、2種類の異なるモノの間にある対応関係を自動的に発見できる画像生成技術を開発した。例えば男性と女性の顔画像データを大量に使って学習すれば、ある男性の顔を表情やポーズを保ったまま女性の顔に変換できる。深層学習の一手法であるGA…

Goolgeは深層学習を利用し、文章から高品質の音声を生成する新技術を開発した。文章を構成する文字列から直接音声を合成する*1手法で、人間が聴いたときに感じる「自然さ」で商用の技術を上回った。従来技術で欠かせなかった人手による細かい調整作業を省け…

米非営利団体のOpenAIはロボット制御などに使う強化学習の手法として、「進化戦略*1」と呼ぶアルゴリズムが有望であることを明らかにした。従来の一般的手法に比べて多数のCPU（中央演算処理装置）を利用した並列処理がしやすく、短時間で学習できる。ヒュー…

米コーネル大学とAdobeの研究チームは、写真の構図とリアルさを保ったまま、別画像のような雰囲気に変える技術を開発した。深層学習による画風（スタイル）変換*1で従来課題となっていた余計なゆがみや変換ミスを低減した。写真らしさはそのままで昼夜や季節…

Facebook AI Researchは、深層学習による機械翻訳を大幅に高速化できる手法を開発した。自然言語処理で一般的に使われるRNN（再帰型ニューラルネットワーク）の代わりに、画像認識などで主流のCNN（畳み込みニューラルネットワーク）を利用する。複数の計算…

米南カリフォルニア大学情報科学研究所（ISI）とMicrosoft Research（MSR）の研究チームは深層学習を応用して、場所や状況に応じて有用な情報を提供できる会話システムを開発した。ユーザーの発言に含まれる地名や商品名などを分析し、役に立つ関連情報を自…