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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-11-17 17:00 ［ポスター講演］Direct Density Ratio Estimation with Convolutional Neural Networks with Application in Outlier Detection ○Hyunha Nam（Tokyo Inst. of Tech.）・Masashi Sugiyama（Univ. of Tokyo）  IBISML2014-51 |
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| 抄録 | （和） | (事前公開アブストラクト) Recently, the ratio of probability density functions was demonstrated to be useful in solving various machine learning tasks such as outlier detection, non-stationarity adaptation, feature selection, and clustering. The key idea of this density ratio approach is that the ratio is directly estimated so that difficult density estimation is avoided. So far, parametric and non-parametric direct density ratio estimators with various loss functions have been developed, and the kernel least-squares method was demonstrated to be highly useful both in terms of accuracy and computational efficiency. On the other hand, recent study in pattern recognition exhibited that deep architectures such as a convolutional neural network can significantly outperform kernel methods. In this paper, we propose to use the convolutional neural network in density ratio estimation, and experimentally show that the proposed method tends to outperform the kernel-based method in outlier detection tasks in images. |
| （英） | (Advance abstract in Japanese is available) | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 306, IBISML2014-51, pp. 127-132, 2014年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2014-51 | |
| 発行日 | 2014-11-10 (IBISML) | |
| 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 | IBISML2014-51 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2014-11-17 - 2014-11-19 |
| 開催地（和） | 名古屋大学 |
| 開催地（英） | Nagoya Univ. |
| テーマ（和） | 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2014) |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2014-11-IBISML |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Direct Density Ratio Estimation with Convolutional Neural Networks with Application in Outlier Detection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / |
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| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 南 賢河 / Hyunha Nam / ナム ヒョウナ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Inst. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 杉山 将 / Masashi Sugiyama / スギヤマ マサシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. of Tokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-11-17 17:00:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2014-51 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.306 |
| ページ範囲 | pp.127-132 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2014-11-10 (IBISML) |
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