WEKO3
アイテム
確率密度比推定を用いたロバストなグラフ埋め込み
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220623
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/22062380bf4925-5f57-4339-a6ee-ec5c7b5087c2
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z84-5L-03.pdf (216.5 kB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2022-02-17 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 確率密度比推定を用いたロバストなグラフ埋め込み | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| はこだて未来大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| はこだて未来大 | ||||||||||
| 著者名 |
薩田, 凱斗
× 薩田, 凱斗
× 佐々木, 博昭
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | グラフ埋め込みの目的はノードの特徴ベクトルを学習することである．既存のグラフ埋め込み手法はグラフデータの確率分布に強い仮定を設けることが多く，またデータの外れ値の影響を強く受けるといった問題点があった．そこで，本研究では，確率密度関数の比の推定（以下，密度比推定）を介したグラフ埋め込み手法を提案する．提案手法は （1） 確率分布に対する仮定が弱く，（2） ガンマーダイバージェンスを用いることにより外れ値にロバストという2つの特徴がある．そして，数値実験により，既存手法と比較して，提案法が外れ値にロバストかつ複数の確率分布に対して有効なグラフ埋め込み手法であることを数値実験により確認した． | |||||||||
| 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. 313-314, 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 | |||||||||
