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  1. 研究報告
  2. バイオ情報学(BIO)
  3. 2023
  4. 2023-BIO-74

無順序木パターンに対する高精度グラフ畳み込みネットワークをオラクルとする質問学習モデルの解析

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/226670
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/226670
a0795c65-708f-4863-b949-cfb521fd89d9
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-BIO23074015.pdf IPSJ-BIO23074015.pdf (3.7 MB)
 2025年6月22日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, BIO:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-06-22
タイトル
タイトル 無順序木パターンに対する高精度グラフ畳み込みネットワークをオラクルとする質問学習モデルの解析
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 数理モデル化と問題解決1
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
福岡工業大学大学院工学研究科
著者所属
福岡工業大学情報工学部
著者所属
広島市立大学大学院情報科学研究科
著者所属
東海大学理学部
著者所属(英)
en
Department of Computer Science and Engineering, Fukuoka Institute of Technology
著者名 石灘, 洸樹

× 石灘, 洸樹

石灘, 洸樹

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正代, 隆義

× 正代, 隆義

正代, 隆義

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内田, 智之

× 内田, 智之

内田, 智之

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松本, 哲志

× 松本, 哲志

松本, 哲志

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 質問学習モデルは,計算論的学習における機械学習モデルの一つである.グラフ畳み込みネットワーク(Graph Convolutional Network,GCN)は,超高精度でグラフを分類することができることが報告されている.そこで質問学習モデルのオラクル(常に正答を答える完璧な教師を仮定)をGCNをする,無順序木パターンの質問学習モデルを考察する.そのモデルによって発見された無順序木パターンを(1)二値分類問題,(2)無矛盾性問題,(3)可視化問題の精度より評価する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12055912
書誌情報 研究報告バイオ情報学(BIO)

巻 2023-BIO-74, 号 15, p. 1-8, 発行日 2023-06-22
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8590
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
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Ver.1 2025-01-19 12:26:22.735936
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