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J-GLOBAL ID：201502221385617425   整理番号：15A0999210

ベイジアンネットワークの生成に基づく特徴抽出

Feature extraction based on generation of Bayesian Network

著者 (2件)： 西野兼治 (東大) ,  稲葉真理 (東大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 115  号： 148(NC2015 12-16)  ページ： 7-11  発行年： 2015年07月11日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ニューラルネットワークの訓練方法として,入力の特徴を自動で抽出する表現学習という手法が注目を集めている。この表現学習では高階層のノードほど抽象的な特徴に対応するといったような特徴間の階層構造を捉えることができ,得られた抽象的な特徴を分類タスクの特徴量に用いることで高い認識精度を得ている。これらは入力層から出力層へ向けてのみ情報を伝播するフィードフォワードなものである。一方で,生体脳では各階層間で低次の層から高次のみならず,高次の層から低次の層へ情報を伝達する接続があることが知られており,この相互接続を説明するためにBayesian Networkを脳の情報処理モデルにおく研究がある。本研究はBayesian Networkを認識のモデルとし,これを自動的に構築する手法としてBayesian AutoEncoder(BAE)を提案する。BAEが構築するネットワークは入力データの特徴をBayesian Network上のノードとして獲得し,また双方向の情報を用いて各特徴が入力データに存在する確率を推論する。BAEが小規模なネットワークを構築し,特徴をノードとして得られることを実験した。(著者抄録)

シソーラス用語： *ネットワーク ,  *特徴抽出 ,  ニューラルネットワーク ,  階層構造 ,  認知モデル ,  符号器 ,  特性 ,  確率 ,  推論 ,  性質 ,  データ ,  モデル
準シソーラス用語： *Bayesianネットワーク ,  エンコーダ ,  ベイズ推論 ,  生成モデル ,  双方向性 ,  存在確率 ,  特徴 ,  入力データ ,  認識モデル

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (9件)：

• A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G.E. Hinton, ”Imagenet classification with deep convolutional neural networks,” Advances in Neural Information Processing Systems 25, eds. by F. Pereira, C.J.C. Burges, L. Bottou, and K.Q. Weinberger, pp.1097-1105, Curran Associates, Inc., 2012. http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf
• Q.V. Le, ”Building high-level features using large scale unsupervised learning,” Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2013 IEEE International Conference on, pp.8595-8598, May 2013.
• G.E. Hinton and R.R. Salakhutdinov, ”Reducing the dimensionality of data with neural networks,” Science, vol.313, no.5786, pp.504-507, July 2006.
• G.E. Hinton, ”Boltzmann machines,” Scholarpedia.
• T.S. Lee and D. Mumford, ”Hierarchical bayesian inference in the visual cortex,” 2002.

タイトルに関連する用語 (2件)： ベイジアンネットワーク ,  特徴抽出