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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-11-18 15:00 ［ポスター講演］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 ○金子昌賢（ヤマハ）  IBISML2014-62 |
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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-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搬を可能にし，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順方向モデルよりも高い雑音除去性能を有することを示す． |
| （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. |
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| 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ワーク-制限付きボルツマンマシン / / / / / |
| （英） | Machine Learning / Neural Networks / Recurrent Neural Network - Restricted Boltzmann Machines / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 306, IBISML2014-62, pp. 207-212, 2014年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2014-62 | |
| 発行日 | 2014-11-10 (IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2014-62 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2014-11-17 - 2014-11-19 |
| 開催地（和） | 名古屋大学 |
| 開催地（英） | Nagoya Univ. |
| テーマ（和） | 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2014) |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2014-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| 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 |
| 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（英） | |
| 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ワーク-制限付きボルツマンマシン / Recurrent Neural Network - Restricted Boltzmann Machines |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金子 昌賢 / Shoken Kaneko / カネコ ショウケン |
| 第1著者 所属（和/英） | ヤマハ株式会社 (略称： ヤマハ) Yamaha Corporation (略称： Yamaha Co.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-11-18 15:00:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2014-62 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.306 |
| ページ範囲 | pp.207-212 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2014-11-10 (IBISML) |
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