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J-GLOBAL ID：201802259787692004   整理番号：18A0189969

学生脱落予測のためのStacked Denoising Autoencoderを用いた【Powered by NICT】

Using Stacked Denoising Autoencoder for the Student Dropout Prediction

著者 (3件)： Kuo Jong Yih ,  Pan Chia Wei ,  Lei Baiying
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISM  ページ： 483-488  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エンコーダの量によるニューラルネットワークの重みを初期化する深層ニューラルネットワークを構築するためのStacked Denoising Autoencoderを拡張し,ドロップアウトを用いた微調整段階における誤り率を低減した。ニューラルネットワークはニューラルネットワークを訓練するために入力データとして近年における学生の情報を用い,学期中の学生の脱落の可能性を予測した。予測結果は,ドロップアウト可能性,カウンセリングと警報学生に用いることができ,次に学校の不必要な資源を減少させた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  カウンセリング ,  符号器 ,  誤り率 ,  *予測 ,  警報
準シソーラス用語： 入力データ ,  微調整 ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 学生 ,  予測