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アイテム
学習済超高精度GCNをオラクルとする順序項木パターンの質問学習モデルの解析と実データでの評価
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229713
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2297133a232cb3-3fef-4021-9d0a-d132254249cf
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z85-4M-05.pdf (495.1 kB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||||
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| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||
| タイトル | 学習済超高精度GCNをオラクルとする順序項木パターンの質問学習モデルの解析と実データでの評価 | |||||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||||
| 広島市大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 福岡工大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 広島市大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 福岡工大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 東海大 | ||||||||||||||||
| 著者名 |
東山, 的生
× 東山, 的生
× 野口, 大悟
× 内田, 智之
× 正代, 隆義
× 松本, 哲志
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| 論文抄録 | ||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||
| 内容記述 | 機械学習モデルの一つである質問学習モデルでは、常に正答を返す教師（オラクル）に質問を繰り返すことで、教師の有する概念を同定する。小田ら(2022)は、順序木データを学習させた高精度なグラフ畳み込みネットワーク（GCN）モデルを教師とした質問学習アルゴリズムを提案した。本発表では、小田らの質問学習アルゴリズムにより獲得した項木パターンの二値分類精度や可視化精度を用いて、超高精度GCNモデルを教師とした質問学習モデルを解析する。さらに訓練データに実データを用いた超高精度GCNモデルを教師とする質問学習により獲得した項木パターンについて報告することで、超高精度GCNモデルを教師とした質問学習モデルの有効性を示す。 | |||||||||||||||
| 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85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 371-372, 発行日 2023-02-16 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||||
