講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-03-21 14:35
AutoEncoderを導入したRegression Forestsによるノイズ発見 ○日比野眞也(中部大)・木村昭悟(NTT)・山下隆義・山内悠嗣・藤吉弘亘(中部大) BioX2016-68 PRMU2016-231 |
抄録 |
(和) |
本研究では,Regression Forestsの回帰過程において発生するテストサンプルのノイズによるノードの分岐反転を発見する手法を提案する.
Regression Forestsの回帰推定の際に,入力特徴ベクトルのある次元にノイズが付与されると,その次元を参照した分岐ノードが反転し,異なる子ノードへ分岐することがある.
分岐が反転すると到達する末端ノードが変化するため正しい回帰推定が困難となり,精度が低下するという問題が生じる.
そこで,本研究ではRegression Forestsの各回帰木の末端ノードに相関があることに着目し,学習済みの各回帰木に学習サンプルを入力し,
到達したノードを表現した特徴パターンを入力してAutoEncoderを学習する.
これにより,ノイズを含む特徴ベクトルを入力した際の各回帰木の正しい出力パターンを想起し,分岐が反転したノードを発見できる.
分岐が反転したノードに対して複数パスを考慮することで,ノイズの影響を低減した回帰推定を行う.
評価実験より,提案手法は4つのデータセットに対して回帰精度を向上させることができた. |
(英) |
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キーワード |
(和) |
Random Forests / Regression Forests / AutoEncoder / 回帰分析 / ノイズ発見 / / / |
(英) |
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文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 528, PRMU2016-231, pp. 209-214, 2017年3月. |
資料番号 |
PRMU2016-231 |
発行日 |
2017-03-13 (BioX, PRMU) |
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) |
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