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| 講演名 | 2017-09-15 16:50 ［ショートペーパー］Johnson分布に基づくニューラルネットワーク ○早志英朗・内田誠一（九大）・辻 敏夫（広島大）  PRMU2017-55 IBISML2017-27 |
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| 抄録 | （和） | 本研究ではJohnson分布に基づくニューラルネットワーク（NN）を提案する．Johnson分布は4種類のパラメータと非線形変換を組み合わせた確率分布であり，歪度や尖度を持つ非正規分布を表現可能である．提案法では多変量Johnson分布に基づき構築した識別モデルをNNの構造へ展開することにより，モデルパラメータをNNの重み係数として学習的に獲得し，歪んだ分布を持つデータを識別可能である．実験では，生体信号識別へ応用するとともに識別能力を他手法と比較する． |
| （英） | This paper proposes a neural network based on the Johnson $S_{rm U}$ distribution that is capable of representing distributions with skewness and kurtosis. In this study, a discriminative model based on the multivariate Johnson $S_{rm U}$ distribution is incorporated into a neural network structure, thereby allowing the calculation of the posterior probability of the input vectors for each class and the determination of model parameters as weight coefficients of the network. In the experiments, the applicability for real biological data is also evaluated via an electromyogram classification experiment. | |
| キーワード | （和） | パターン認識 / ニューラルネットワーク / Johnson分布 / 生体信号 / / / / |
| （英） | pattern recognition / neural network / Johnson distribution / biosignal / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 210, PRMU2017-55, pp. 135-136, 2017年9月. | |
| 資料番号 | PRMU2017-55 | |
| 発行日 | 2017-09-08 (PRMU, 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 | PRMU2017-55 IBISML2017-27 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IBISML IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2017-09-15 - 2017-09-16 |
| 開催地（和） | 東京大学 本郷キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | パターン認識・機械学習基盤技術および深層学習によるメディア生成・変換・認識 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2017-09-PRMU-IBISML-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | Johnson分布に基づくニューラルネットワーク |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | パターン認識 / pattern recognition |
| キーワード(2)（和/英） | ニューラルネットワーク / neural network |
| キーワード(3)（和/英） | Johnson分布 / Johnson distribution |
| キーワード(4)（和/英） | 生体信号 / biosignal |
| 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） | 早志 英朗 / Hideaki Hayashi / ハヤシ ヒデアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 内田 誠一 / Seiichi Uchida / ウチダ セイイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 辻 敏夫 / Toshio Tsuji / ツジ トシオ |
| 第3著者 所属（和/英） | 広島大学 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-09-15 16:50:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2017-55, IBISML2017-27 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.210(PRMU), no.211(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.135-136 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2017-09-08 (PRMU, IBISML) |
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