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アイテム
変分推論・非線形フィルタリングを駆使した時系列データの潜在モデルの推論・予測
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214705
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2147056639bce6-fc12-4a9f-82a3-43708d112aaf
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z83-4J-03.pdf (424.8 kB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||
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| 公開日 | 2021-03-04 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 変分推論・非線形フィルタリングを駆使した時系列データの潜在モデルの推論・予測 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | ソフトウェア科学・工学 | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 明大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 中大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 明治大/JSTさきがけ | ||||||||||||
| 著者名 |
石曽根, 毅
× 石曽根, 毅
× 樋口, 知之
× 中村, 和幸
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 時系列データが従うモデルを同定することは，予測・制御等において極めて重要な意義を持つ．この目的を達成するために，確率的 RNN モデルと粒子フィルタを活用した手法である FIVOs が注目を集めている．しかし，FIVOs は粒子の退化による学習効率の低下・学習コストの増大といった問題を抱えている．本発表では，これらを解決する新しい潜在モデルの推論手法として，確率的 RNN モデルと EnKF を組み合わせた手法を提案する．提案手法は，シミュレーションデータ・実データに対し，既存研究を上回る予測精度を達成し，解釈可能性のある結果が提供できたことを報告する． | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||
| 書誌情報 |
第83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 191-192, 発行日 2021-03-04 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
