@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216154,
 author = {山縣, 将貴 and 内田, 誠一 and 早志, 英朗},
 issue = {18},
 month = {Jan},
 note = {本研究では，クラス情報を考慮した Energy-based Model（EBM）による時系列予測手法を提案する．対象の時系列情報がクラスの違いによる分岐構造を持つ場合，一意的な予測は不可能である．このような場合，分岐構造を学習するクラス情報を考慮した時系列予測が有用である．提案手法では，Softmax を用いた一般的な識別モデルが EBM として解釈可能であることを利用し，クラス予測と EBM による時系列予測を単一のモデルで同時に行う．これにより，入力系列がどのクラスに分岐する可能性を持っているのかを考慮した時系列予測を可能とする．},
 title = {クラス情報を考慮したEnergy-based Modelによる時系列予測手法の提案},
 year = {2022}
}