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深層ディシジョンフォレストによる疎密混合データの解析
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/178822
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/17882238892d34-0a41-4cf8-8883-2dd76c950bc1
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-SLP17116006.pdf (703.9 kB)
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Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2017-05-08 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 深層ディシジョンフォレストによる疎密混合データの解析 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 九州工業大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 九州工業大学 | ||||||||||
| 著者名 |
大北, 剛
× 大北, 剛
× 井上, 創造
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | ランダムフォレストは，弱学習噐によりアンサンブル学習を実現するが，この機構を用いて目的変数を設定すれば説明変数の重要度を求めるタイプの学習に用いることができる．深層ディシジョンフォレストは，決定木におけるユニークなルーチングをベルヌーイ確率変数により確率的に表現し，微分可能とする．このことにより，決定木のディープ化においてよく見られる局所的でグリーディな最適化ではなく，グローバルな最適化を行なう版であり，精度が上昇したことが報告されている．実験では，介護施設におけるインシデント報告というマルチモーダルなデータを用いて，なぜ事故が起こったのかという原因究明の解析を深層ディシジョンフォレストとランダムフォレストを比較する． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN10442647 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告音声言語情報処理（SLP） 巻 2017-SLP-116, 号 6, p. 1-4, 発行日 2017-05-08 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8663 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
