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連合学習と深層強化学習
ニューラル機械翻訳の誕生により，機械翻訳の精度は近年ますます向上し世間の注目を集めている．高精度なニューラル機械翻訳を構築するには大量で高品質な対訳データが必要になるが，著作権や機密情報の問題で異なる組織と対訳データを共有することが難しい．連合学習を用いることで複数のクライアントが各自の持つデータを秘匿にしたまま，翻訳モデルのみを共有することができ，協力してニューラル機械翻訳のモデルを構築できる．
連合学習時に深層強化学習を用い，各集約プロセスにおいて動的にパートナーを選択することで，翻訳モデルを統合するマルチエージェントシステムを構築し研究を行っている．各エージェントは深層強化学習により方策を獲得し、その方策に従って最適な協調パートナーを選択し自身の翻訳モデルの精度向上を目指す．
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自己紹介
2000年10月26日生まれ。京都府出身。
趣味は旅行、漫画、アニメ、体を動かすこと、寝ること。
スキルセット
- Python
- HTML
- CSS
- JavaScript
Publication
国内学会発表
- 北川勘太朗, 張禹王, 村上陽平 . ニューラル機械翻訳の連合学習のための協調エージェント, 人工知能と知識処理研究会(AI)&合同エージェントワークショップ2023, 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 123, no. 190, AI2023-28, pp. 161-166, 2023.
- 北川勘太朗, 張禹王, 村上陽平 . マルチエージェント強化学習を用いたニューラル機械翻訳の連携, 電子情報通信学会 総合大会, 2024.