@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00187753,
 author = {住谷, 雄樹 and 堀江, 和正 and 塩川, 浩昭 and 北川, 博之},
 book = {第80回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Mar},
 note = {生体データ解析において、データの時系列特徴は重要な役割を担っている。例えば、機械学習を用いてデータに何らかのラベル付けを行う場合に、特徴抽出が上手くいくデータ群とそうでないデータ群がある。後者のデータ群に対しては、何らかの処理で上手く特徴が取れる状態にする必要がある。他にも、次元削減やノイズ除去など、データから有用な情報を得るためには様々な処理が必要である。本稿では、ニューラルネットワークで構成された生成モデルであるGANを応用し、データ変換を行う手法を提案する。本手法で使用するGANは、データ群間の分布における対応関係を学習し、データを変換する。本稿では提案手法の概要と、性能評価の結果について述べる。},
 pages = {455--456},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {生体データ解析におけるGANを用いたデータ処理},
 volume = {2018},
 year = {2018}
}