講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-09-15 13:35
深層ニューラルネットワークを用いた学習者の生体情報からの心的状態推定モデルおける中間層の可視化の試み ○松居辰則・田和辻可昌(早大) ET2018-33 |
抄録 |
(和) |
学習者の学習時における心的状態を推定することは学習支援において重要な課題である.著者らは生体情報に基づく心的状態推定モデルの構築を行っている.特に本研究では深層ニューラルネットワークを用いた心的状態推定モデルを対象にして,層の深さに沿った中間層の状態変化の解析を通して中間層の役割の分析と意味付けを試みた.その結果,特定の生体情報と心的状態との関係を明らかにすることができた. |
(英) |
Estimating the emotional state at the time of learning by the learner is an important task in learning support. The authors are building a emotional state estimation model based on physiological information. In particular, in this research, we attempted analysis and meaning of the role of the middle layer through analysis of the state change of the middle layer along the depth of the layer, for the emotional state estimation model using the deep neural network. As a result, it was possible to clarify the relationship between specific bi physiological information and emotional state. |
キーワード |
(和) |
生体情報 / 心的状態推定モデル / 深層ニューラルネットワーク / 中間層の可視化 / / / / |
(英) |
Physiological Information / Model for Estimation of Student's Emotional States / Deep Neural Network / Visualization of Middle Layers / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 214, ET2018-33, pp. 31-36, 2018年9月. |
資料番号 |
ET2018-33 |
発行日 |
2018-09-08 (ET) |
ISSN |
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 |
ET2018-33 |
研究会情報 |
研究会 |
ET |
開催期間 |
2018-09-15 - 2018-09-15 |
開催地(和) |
山口大学 |
開催地(英) |
Yamaguchi University |
テーマ(和) |
初等・中等教育における学習支援技術の活用/一般 |
テーマ(英) |
Utilization of Learning Support Technology in Junior High & High School, etc. |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
ET |
会議コード |
2018-09-ET |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
深層ニューラルネットワークを用いた学習者の生体情報からの心的状態推定モデルおける中間層の可視化の試み |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Visualization of Middle Layers of Deep Neural Network Model for Estimation of Student's Emotional States based on the Physiological Information |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
生体情報 / Physiological Information |
キーワード(2)(和/英) |
心的状態推定モデル / Model for Estimation of Student's Emotional States |
キーワード(3)(和/英) |
深層ニューラルネットワーク / Deep Neural Network |
キーワード(4)(和/英) |
中間層の可視化 / Visualization of Middle Layers |
キーワード(5)(和/英) |
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キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
松居 辰則 / Tatsunori Matsui / マツイ タツノリ |
第1著者 所属(和/英) |
早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
田和辻 可昌 / Yoshimasa Tawatsuji / タワツジ ヨシマサ |
第2著者 所属(和/英) |
早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2018-09-15 13:35:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
ET |
資料番号 |
ET2018-33 |
巻番号(vol) |
vol.118 |
号番号(no) |
no.214 |
ページ範囲 |
pp.31-36 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2018-09-08 (ET) |