| 大会名称 |
|---|
| 2015年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2015 |
| 発行日 |
| 2015/08/25 |
| セッション番号 |
| 6E |
| セッション名 |
| 学習とアルゴリズム |
| 講演日 |
| 2015/09/17 |
| 講演場所(会議室等) |
| 共通教育講義棟4階 講41 |
| 講演番号 |
| RF-004 |
| タイトル |
| 時系列シンボルから頻出な部分列を抽出するニューラルネットワークに関する一考察 |
| 著者名 |
| 森田賢太, 高瀬治彦, 森田直樹, |
| キーワード |
| 時系列, 頻出, 抽出, ニューラルネットワーク |
| 抄録 |
| 絶え間なく入力される時系列シンボルの中から最近頻出の順序列パターンを抽出し，抽出した順序列を一定期間記憶できることを目的とし，抽出したいシンボル列のシンボルの出現間隔とシンボルの入力のずれ考慮し，時系列シンボルから頻出シンボル列を抽出するLeaky Integrate-and-Fireモデルを用いたニューラルネットワークの構造と学習方法を提案した． 実験により，シンボルの入力間隔が一定の2シンボル長のシンボル列に対して出現頻度が高いシンボル列を抽出したことで本システムの有効性を確認した． |
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