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深層生成モデルによる時系列モデルの同定
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220545
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220545ec980036-4cd5-4b53-82e1-70b726546b3f
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z84-2A-05.pdf (392.1 kB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-02-17 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 深層生成モデルによる時系列モデルの同定 | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 明大 | ||||||||||||
| 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 | 深層生成モデルである SVAE の学習に逐次フィルタリング技術を導入したモデル同定手法を提案する．提案手法は，地球物理学の分野でよく用いられる EnKF を応用した手法であり，粒子の多様性や勾配推定量の不偏性など理論的に優れた性質を有している．加えて，中次元・高次元の工学的な複数の系に対して，提案手法が先行研究より優れていることを示す実験結果について当日報告する． | |||||||||||
| 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84回全国大会講演論文集 巻 2022, 号 1, p. 151-152, 発行日 2022-02-17 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
