時系列データ分類に基づくクラス対応を考慮した部分時系列の学習

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2019-06-10
• タイトル: 時系列データ分類に基づくクラス対応を考慮した部分時系列の学習
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Learning subsequences considering class correspondence based on time series data classification
• 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: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学産業科学研究所
• 著者所属: 大阪大学産業科学研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University
• 著者名: 小寺, 謙斗; 沼尾, 正行; 福井, 健一
• 著者名(英): Kento, Kotera; Masayuki, Mumao; Ken-ichi, Fukui
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 機械学習の解釈性に関する研究が注目を集めている．近年時系列データ分類における解釈性の高い分類手法として，Shapeletと呼ばれる分類に有効な部分時系列を学習によって獲得する手法が提案された．しかしながら，従来手法では学習によって得られたShapeletとクラスとの対応が不明瞭となる問題がある．本研究では，従来手法の構造を変更し，損失関数に新たな項を加えることで，クラス固有のShapeletを獲得する手法を提案する．実験結果より，分類に有効な各クラス固有のShapeletを獲得出来ることを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Research on the interpretability of machine learning has attracted a great deal of attention. In recent years, as a highly interpretable classification method for time series data classification, a method to acquire subsequences effective for classification called Shapelet by learning has been proposed. However, in the conventional method, there is a problem that the correspondence between Shapelet and class obtained by learning becomes unclear. In this research, we propose a method to obtain class-specific Shapelet by changing the structure of the conventional method and adding a new term to the loss function. From the experimental results, we confirmed that we could acquire class-specific Shapelets that are valid for classification.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2019-MPS-123, 号 42, p. 1-7, 発行日 2019-06-10
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• 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