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講演抄録/キーワード
講演名 2019-01-24 15:20
ビタビアルゴリズムを用いた機械学習分類器の誤り訂正手法
渡辺良人荘司洋三NICT
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抄録 (和) 本稿では機械学習分類器が生成し得る誤分類結果を訂正する手法を提案する.具体的には,系列データのフレーム単位の分類プロセスを,真の分類ラベル(グラウンドトゥルース)を隠れ変数,分類器が予測結果として出力する事後確率の対数尤度比(Log-Likelihood Ratio; LLR)を観測変数と見なした隠れマルコフモデルにより表現し,ビタビアルゴリズムを適用することで最終的な分類結果を得る.二値分類の例としてまずサポートベクトルマシン(Support Vector Machine; SVM)を用いたモバイルセンシングによる異常検出システムに対して提案手法を適用する.続いて多クラス分類の例として,ニューラルネットワークによる人体の行動識別問題に提案手法を適用する.シミュレーションにより,提案手法が機械学習分類器の誤分類結果を訂正するのに効果的であることを示す. 
(英) This paper proposes a novel technique to correct errors that can be caused in the decisions made by a machine learning (ML)-based classifier. Considering the log-likelihood ratio (LLR) of the posterior probability emitted from a classifier for each class as the observed variable, a hidden Markov model (HMM) is introduced to numerically model the sequential operation of classification process, and the Viterbi algorithm is then applied to the sequence of the LLR to make the final decisions. A case of binary classification, in which mobile-sensing-based anomaly detection employing a support vector machine (SVM), is first investigated. The method is extended to an example case of multiclass classification, in which an application of human activity recognition from the acceleration data obtained by body-worn smartphones by a neural network is demonstrated. The simulation results show that the proposed technique is effective for correcting the misclassifications made by conventional ML-based classifiers.
キーワード (和) 機械学習 / 系列データ分類 / ビタビアルゴリズム / 隠れマルコフモデル / EMアルゴリズム / / /  
(英) machine learning / sequential classification / the Viterbi algorithm / hidden Markov model / the EM algorithm / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 421, SR2018-105, pp. 57-61, 2019年1月.
資料番号 SR2018-105 
発行日 2019-01-17 (SR) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 SR  
開催期間 2019-01-24 - 2019-01-25 
開催地(和) コラッセふくしま(福島県福島市) 
開催地(英) Corasse, Fukushima city (Fukushima prefecture) 
テーマ(和) コグニティブ無線,機械学習応用,異種無線融合型ネットワーク,SDN,IoT,一般 
テーマ(英) cognitive radio, machine learning application, heterogeneous network, SDN, IoT etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SR 
会議コード 2019-01-SR 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ビタビアルゴリズムを用いた機械学習分類器の誤り訂正手法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) An Error Correction Technique with the Viterbi Algorithm for a Machine-Learning-Based Classifier 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 機械学習 / machine learning  
キーワード(2)(和/英) 系列データ分類 / sequential classification  
キーワード(3)(和/英) ビタビアルゴリズム / the Viterbi algorithm  
キーワード(4)(和/英) 隠れマルコフモデル / hidden Markov model  
キーワード(5)(和/英) EMアルゴリズム / the EM algorithm  
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) 渡辺 良人 / Yoshito Watanabe / ワタナベ ヨシト
第1著者 所属(和/英) 国立研究開発法人情報通信研究機構 (略称: NICT)
National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 荘司 洋三 / Yozo Shoji / ショウジ ヨウゾウ
第2著者 所属(和/英) 国立研究開発法人情報通信研究機構 (略称: NICT)
National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
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講演者
発表日時 2019-01-24 15:20:00 
発表時間 25 
申込先研究会 SR 
資料番号 IEICE-SR2018-105 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.421 
ページ範囲 pp.57-61 
ページ数 IEICE-5 
発行日 IEICE-SR-2019-01-17 


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