chianer学習時には，これまで先人が絶対に躓いてきている超初歩的問題があるはず！それを教えてもらうためにchaimerMeetUpに参加したのですが，そのついでに，B4学生に取り組んでもらった研究の概要と，どこに躓いたのか（ネットワークとかいじる前の段階）を紹介しました．

1. Tokushima University Science and Technology KITAOKA Laboratory
B4学生の
深層学習への挑戦（未完）
徳島大学 特任研究員 西村良太 博士（工学）
http://ryota.nishimura.name/
ryota@nishimura.name

2. Tokushima University Science and Technology KITAOKA Laboratory
B4学生の卒業研究として（音声研究室）
３つのタスクに挑戦！
2
これらをDNN（NN）で解決する！
雰囲気に合ったBGMを流す （複数）鳴っている音を当てる 呼びかけに反応するロボット
ロボちゃーん！

3. Tokushima University Science and Technology KITAOKA Laboratory
雰囲気にあったBGMを流す
3
LSTM LSTM LSTM
NN NN
NN
NN
分析・入力
識別・出力
（入力層 12unit）
（LSTM層 640unit）
（出力層 200unit）

4. Tokushima University Science and Technology KITAOKA Laboratory
複数の鳴っている音を当てる
4
LSTM LSTM LSTM
550 552 554 556
Time [ s]
-15000
-10000
-5000
0
5000
10000
15000
Amplitude
足音 犬の声話声 ドア 話声 窓開け 話声風音
NN NN
NN
話声
ガラス ドア
NN
分析・入力
識別・出力
（入力層 13unit）
（LSTM層 640unit）
（出力層 527unit）

5. Tokushima University Science and Technology KITAOKA Laboratory
呼びかけに反応するロボット
5
LSTM LSTM LSTM
550 552 554 556
Time [ s]
-15000
-10000
-5000
0
5000
10000
15000
Amplitude
CNN CNN
NN
0:言ってない 1:言った（ロボちゃーん）
CNN
分析・入力
識別・出力
（入力層 128x48unit）
（LSTM層 256unit）
（出力層 2unit）
ロボちゃーん

6. Tokushima University Science and Technology KITAOKA Laboratory
ことごとく失敗・・・
勉強すること沢山で手一杯
音声，Python，ディープラーニング，chainer ・・・・
6
時間切れ
B4学生たちは，卒論を出して卒業
Chainerを使いこなせず
128GBのメモリを食いつぶす！（40GBもあればいける）
4TBのHDDを食いつぶつ！（数GBでいける）
ネットワーク構成やその他係数を試行錯誤するまでも行かず・・・．
最後のしりぬぐいをするのは →→→→