| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2024-09-06 |
| タイトル |
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タイトル |
属性の欠損に対応した連合学習アルゴリズム |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
SIG-ICSセッション1 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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電気通信大学大学院情報理工学研究科情報学専攻 |
| 著者所属 |
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国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
| 著者所属 |
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電気通信大学大学院情報理工学研究科情報学専攻 |
| 著者所属 |
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電気通信大学大学院情報理工学研究科情報学専攻 |
| 著者所属 |
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電気通信大学大学院情報理工学研究科情報学専攻 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Department of Informatics, The University of Electro-Communications |
| 著者所属(英) |
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en |
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National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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Department of Informatics, The University of Electro-Communications |
| 著者所属(英) |
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en |
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Department of Informatics, The University of Electro-Communications |
| 著者所属(英) |
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en |
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Department of Informatics, The University of Electro-Communications |
| 著者名 |
大石, 慶一朗
福田, 賢一郎
清, 雄一
田原, 康之
大須賀, 昭彦
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
近年，スマートフォン内のデータや病院がそれぞれ保持している電子カルテなどの，分散された秘匿性の高いデータを利用するための技術として，各クライアントにデータが分散している状態のまま学習を行うことができる連合学習が注目されている．一元管理しないことで通信量やプライバシなどの観点で優れているが，分散管理していることから，各データの欠損状況はクライアント毎に異なるため，高い精度を実現できないという問題が存在する．本研究では，属性の欠損を含むデータに対応できる連合学習アルゴリズムを提案する．提案アルゴリズムでは，各クライアントが協力し合うことで属性の欠損を補ってから連合学習を行うことができ，検証実験にて高い有用性を実現できることを示す． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11135936 |
| 書誌情報 |
研究報告知能システム（ICS）
巻 2024-ICS-215,
号 2,
p. 1-6,
発行日 2024-09-06
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-885X |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-ICS24215002.pdf (1.2 MB)
