| 講演名 | 2014-11-18 双方向再帰型制限付きボルツマンマシンによる高次元時系列信号の雑音抑圧(情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2014)) 金子 昌賢, |
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| 抄録(和) | 本稿では非線形なダイナミクスを有する高次元時系列信号のモデル化のための確率的な再帰型ニューラルネットワークを提案する.提案モデルは近年提案された再帰型ニューラルネットー制限付きボルツマンマシン(RNN-RBM)を双方向再帰に拡張したものである.逆方向再帰素子の追加が時間軸における双方向の情報伝播を可能にし,その結果,提案モデルは過去のみならず未来の観測値の知識も活用することができる.本稿では提案モデルを箱の中でボールがバウンドする合成動画の重畳雑音除去タスクに適用し,提案モデルが従来の単方向モデルよりも高い雑音除去性能を示すことを報告する. |
| 抄録(英) | We propose a probabilistic neural network for modeling high-dimensional sequences with complex non-linearities. Our model is an extension of the previously introduced Recurrent Neural Network-Restricted Boltzmann Machine. We extend the model by adding a backward recurrent chain, which makes bidirectional propagation of information possible and allowing our model to incorporate knowledge of future observations. Our model can be readily applied for tasks such as denoising of high-dimensional sequences. We show that our model outperforms the unidirectional model in the task of denoising moving pictures of balls bouncing in a box, reconstructing much smoother sequences. |
| キーワード(和) | 機械学習 / ニューラルネットワーク / 再帰型ニューラルネット-制限付きボルツマンマシン |
| キーワード(英) | Machine Learning / Neural Networks / Recurrent Neural Network-Restricted Boltzmann Machines |
| 資料番号 | IBISML2014-62 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
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| 開催期間 | 2014/11/10(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Information-Based Induction Sciences and Machine Learning (IBISML) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 双方向再帰型制限付きボルツマンマシンによる高次元時系列信号の雑音抑圧(情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2014)) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Denoising High-dimensional Sequences with the Bidirectional Recurrent Restricted Boltzmann Machine |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(2)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Networks |
| キーワード(3)（和/英） | 再帰型ニューラルネット-制限付きボルツマンマシン / Recurrent Neural Network-Restricted Boltzmann Machines |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 金子 昌賢 / Shoken KANEKO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | ヤマハ株式会社研究開発統括部 Research and Development Division, Yamaha Corporation |
| 発表年月日 | 2014-11-18 |
| 資料番号 | IBISML2014-62 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | 306 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |