| 講演名 | 2019-03-14 繰り返し誤り検出型のクラスタリング手法に適用したニューラルネットワークのDropout層の効果 渡邉 大志(広島工大), 山内 将行(広島工大), 田中 衞(上智大), |
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| 抄録(和) | IoT は大きく発展し続けており,インターネット上の雑然としたビックデータを有効に扱う必要が益々高まりつつある. このビックデータの分類,解析をする上で重要となる技術の一つにクラスタリングがある. 我々が以前から開発してきた,クラシフィケーションが可能なアルゴリズムである``繰り返し誤り検出型のクラスタリング手法''にニューラルネットワークを適用したシステムがある. このシステムの最適化の工夫として有効であったと考えられるDropout層の影響について調査を行う。 |
| 抄録(英) | IoT has been continued to develop greatly. It is important that cluttered big data need to be used effectively on internet. Clustering is one of important techniques for seperating and analyzing of big data. There is a ``Iterative Error-detection type clustering method system'' with Neural Networks that we have developed. We investigate the effect of the Dropout layer which is thought to device considered useful for optimization of the system. |
| キーワード(和) | クラスタリング / 繰り返し誤り検出型 / ニューラルネットワーク / クラシフィケーション / データマイニング / ドロップアウト |
| キーワード(英) | Clustering / Iterative Error-Detection / Neural Networks / Classification / Data Mining / Dropout |
| 資料番号 | NLP2018-130 |
| 発行日 | 2019-03-07 (NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP / MSS |
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| 開催期間 | 2019/3/14(から2日開催) |
| 開催地（和） | 福井大学 文京キャンパス |
| 開催地（英） | Bunkyo Camp., Univ. of Fukui |
| テーマ（和） | SICE-DES研究会，IEICE-MSS研究会，IEICE-NLP研究会の3研究会併催，一般およびWork In Progress(WIP) |
| テーマ（英） | SICE-DES, IEICE-MSS, IEICE-NLP, Work In Progress, and etc. |
| 委員長氏名（和） | 高橋 規一(岡山大) / 名嘉村 盛和(琉球大) |
| 委員長氏名（英） | Norikazu Takahashi(Okayama Univ.) / Morikazu Nakamura(Univ. of Ryukyus) |
| 副委員長氏名（和） | 黒川 弘章(東京工科大) / 髙井 重昌(阪大) |
| 副委員長氏名（英） | Hiroaki Kurokawa(Tokyo Univ. of Tech.) / Shigemasa Takai(Osaka Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 山内 将行(広島工大) / 木村 貴幸(日本工大) / 豊嶋 伊知郎(東芝エネルギーシステムズ) / 金澤 尚史(阪大) |
| 幹事氏名（英） | Masayuki Yamauchi(Hiroshima Inst. of Tech.) / Takayuki Kimura(Nippon Inst. of Tech.) / Ichiro Toyoshima(Toshiba) / Takahumi Kanazawa(Osaka Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 木村 真之(京大) / 島田 裕(埼玉大) / 金城 秀樹(沖縄大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masayuki Kimura(Kyoto Univ.) / Yutaka Shimada(Saitama Univ.) / Hideki Kinjo(Okinawa Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Nonlinear Problems / Technical Committee on Mathematical Systems Science and its applications |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 繰り返し誤り検出型のクラスタリング手法に適用したニューラルネットワークのDropout層の効果 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Effect of Dropout Layers of Neural Networks Applied for Iterative Error-Detection Clustering Method |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | クラスタリング / Clustering |
| キーワード(2)（和/英） | 繰り返し誤り検出型 / Iterative Error-Detection |
| キーワード(3)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Networks |
| キーワード(4)（和/英） | クラシフィケーション / Classification |
| キーワード(5)（和/英） | データマイニング / Data Mining |
| キーワード(6)（和/英） | ドロップアウト / Dropout |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 渡邉 大志 / Taishi Watanabe |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 広島工業大学(略称：広島工大) Hiroshima Institute of Technology(略称：Hiroshima Institute of Tech.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 山内 将行 / Masayuki Yamauchi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 広島工業大学(略称：広島工大) Hiroshima Institute of Technology(略称：Hiroshima Institute of Tech.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 田中 衞 / Mamoru Tanaka |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 上智大学(略称：上智大) Sophia University(略称：Sophia Univ.) |
| 発表年月日 | 2019-03-14 |
| 資料番号 | NLP2018-130 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | NLP-498 |
| ページ範囲 | pp.31-36(NLP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-03-07 (NLP) |