文献

J-GLOBAL ID：201702228597345211   整理番号：17A1619209

ユーザ敵対型ニューラルネットワーク ウェアラブルセンサを利用した行動認識におけるユーザ汎化とプライバシーへの配慮のためのユーザ独立な表現の学習手法

User-Adversarial Neural Networks : Learning User-Independent Features for User-Generalization and Privacy-Protection in Activity Recognition using Wearable Sensors

著者 (3件)： 岩澤有祐 (東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻) ,  矢入郁子 (上智大学大学院理工学研究科理工学専攻) ,  松尾豊 (東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻)
資料名： 人工知能学会論文誌(Web)  (TJSAI (Web))
巻： 32  号： 4  ページ： A-GB5_1-12(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： U0128A  ISSN： 1346-8030  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ウェアラブルセンサによる人間行動の認識と計測は,高齢者の転倒検出などの見守りシステムやヘルスケアシステムなどの実現の中心的な技術である。この行動認識に対しても深層学習(DNN)が高い認識精度を示すことが明らかになっている。本論文では,機械学習する表現のユーザ独立性を高めるためのDNNを拡張した新しいモデル(UANN)を提案した。ユーザ独立性とは,ユーザの特徴量がユーザにより異ならない(安定している)ことを意味する。形式的には,表現を表す確率変数Rと,ユーザを表す確率変数Uとの独立性である。これはユーザ汎化性能に直接つながる。ユーザ独立な特徴量を獲得する問題を,提案した新しいモデルで解決することを試みた。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  センサ ,  生体機能監視 ,  動き検出 ,  生体計測 ,  人間行動 ,  物体認識 ,  特徴抽出 ,  汎化 ,  知識獲得 ,  プライバシー ,  健康管理 ,  高齢者介護
準シソーラス用語： *深層学習 ,  ウェアラブルセンサ ,  汎化【人工知能】 ,  ヘルスケア

著者キーワード (10件)： user-independent features ,  user-generalization ,  privacy-protection ,  wearable sensors ,  activity recognition ,  user-independent features ,  user-generalization ,  privacy-protection ,  wearable sensors ,  activity recognition

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

引用文献 (23件)：

• [Ajakan 14] Ajakan, H., Germain, p., Larochelle, H., Laviolette, F.,and Marchand, M.: Domain-adversarial neural networks, in NIPS Workshop on Transfer and Multi-Task Learning: Theory meets Practice (2014)
• [Brdar13] Brdar,S.,C ́ulibrk,D.,andCrnojevic ́,V.:Demographic attributes prediction on the real-world mobile data, in Proc. Mobile Data Challenge by Nokia Workshop, in Conjunction with International Conference on Pervasive Computing (2013)
• [Bulling 14] Bulling, A., Blanke, U., and Schiele, B.: A tutorial on human activity recognition using body-worn inertial sensors, ACM Computing Surveys (CSUR), Vol. 46, No. 3, p. 33 (2014)
• [Denton 15] Denton, E. L., Chintala, S., Fergus, R., and al., et : Deep generative image models using a laplacian pyramid of adversarial networks, in Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), pp. 1486-1494 (2015)
• [Edwards 16] Edwards, H. and Storkey, A.: Censoring representations with an adversary, in International Conference on Learning Representation (ICLR) (2016)

タイトルに関連する用語 (10件)： 敵対 ,  ニューラルネットワーク ,  ウェアラブルセンサ ,  行動認識 ,  汎化 ,  プライバシー ,  配慮 ,  表現 ,  学習 ,  手法