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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2012-03-15 13:20 ガウス過程事前分布を用いた時系列整列 ○秋本真治・末松伸朗・林 朗・岩田一貴（広島市大）  NC2011-163 |
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| 抄録 | （和） | 時系列の整列問題に対するノンパラメトリックベイズアプローチを提案する．ある種の時系列データ集合は，共通の典型的時系列に対する時間変動に基づいて生成されたとみなすことが出来る．このような時系列データ集合の解析では，しばしば，それぞれの時間変動が相殺されるよう時系列データが整列されることが要求される．このような時系列の整列を実現するには，共通する構造を示す標準時系列と，各時系列データに含まれる時間的変動を表す時間変換関数を同時に推定しなければならない．そのため，本論文では，標準時系列や時間変換関数についてガウス過程事前分布を仮定したモデルを考え，そのモデルに対する効果的なマルコフ連鎖モンテカルロ法を開発する． |
| （英） | We propose a nonparametric Bayesian approach to time series alignment. Given a set of time series data, we can sometimes assume that each time series in the set is obtained by observing its own time transformed version of a common standard time series. To analyze such a set of time series data, it is often required to align them so that their time transformations are compensated each other. In order to establish such alignment, we have to simultaneously estimate the common standard time series, which describes a common structural patter shared among the set of time series, and time transformation functions, each of which represents time shifts involved in individual time series. We assume Gaussian process priors for the common standard time series and the time transformation functions and develop an effective Markov Chain Monte Carlo algorithm for the model. | |
| キーワード | （和） | 時系列整列 / ガウス過程 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / ノンパラメトリックベイジアン / / / / |
| （英） | time series alignment / Gaussian process / Markov Chain Monte Carlo / nonparametric Bayesian / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 111, no. 483, NC2011-163, pp. 245-250, 2012年3月. | |
| 資料番号 | NC2011-163 | |
| 発行日 | 2012-03-07 (NC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2011-163 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE NC |
| 開催期間 | 2012-03-14 - 2012-03-16 |
| 開催地（和） | 玉川大学 |
| 開催地（英） | Tamagawa University |
| テーマ（和） | ME，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2012-03-MBE-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ガウス過程事前分布を用いた時系列整列 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Time Series Alignment with Gaussian Process Priors |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 時系列整列 / time series alignment |
| キーワード(2)（和/英） | ガウス過程 / Gaussian process |
| キーワード(3)（和/英） | マルコフ連鎖モンテカルロ法 / Markov Chain Monte Carlo |
| キーワード(4)（和/英） | ノンパラメトリックベイジアン / nonparametric Bayesian |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 秋本 真治 / Shinji Akimoto / アキモト シンジ |
| 第1著者 所属（和/英） | 広島市立大学大学院 (略称： 広島市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 末松 伸朗 / Nobuo Suematsu / スエマツ ノブオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 広島市立大学大学院 (略称： 広島市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 林 朗 / Akira Hayashi / ハヤシ アキラ |
| 第3著者 所属（和/英） | 広島市立大学大学院 (略称： 広島市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岩田 一貴 / Kazunori Iwata / |
| 第4著者 所属（和/英） | 広島市立大学大学院 (略称： 広島市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2012-03-15 13:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2011-163 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | no.483 |
| ページ範囲 | pp.245-250 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2012-03-07 (NC) |
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