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アイテム
時系列グラフニューラルネットワークにおけるエッジ生成法の検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236496
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236496b042c189-bac3-4e2a-b97a-0df517236f96
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z86-4ZB-03.pdf (595.9 kB)
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||
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| 公開日 | 2024-03-01 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 時系列グラフニューラルネットワークにおけるエッジ生成法の検討 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | ネットワーク | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 青学大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 青学大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 青学大 | ||||||||||||
| 著者名 |
簑和田, 陽
× 簑和田, 陽
× 石坂, 柾樹
× 戸辺, 義人
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 近年，GNN（Graph Neural Networks）の進歩に伴い，時系列データ分析分野においてGNNを用いたアプローチが増加している．時系列データをGNNの入力として扱うために，時系列データをグラフデータに変換するSeries2Graphという手法が存在する．しかし，この手法で生成されるグラフは時間変化に伴う特徴量の隣接関係を表現する一方，グラフ構造が単純であり，ノードとエッジによる表現力の強みを活かせていない．したがって，本研究では，Series2Graphにエッジ生成を導入した新たな手法を提案し，表現力の高いグラフデータを生成するとともに，それらを効果的・効率的に畳み込むGNNモデルについて検討する．例として，加速度センサを用いた人間行動分類を通して，本手法の評価を行う． | |||||||||||
| 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86回全国大会講演論文集 巻 2024, 号 1, p. 365-366, 発行日 2024-03-01 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
