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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-10-12 15:20 異常入力を反転するAutoencoder ○鈴木章央・田向 権（九工大）  SIS2017-26 |
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| 抄録 | （和） | Autoencoderは，次元の削減だけでなく，再構成性を利用した生成モデルとしての使い方がある．本研究では，生成モデルとしてのAutoencoderを用いて異常値検出を行う．通常の教師なし異常値検出器は正常値のみを与えて正常値を生成するモデルを生成する．一方で，提案手法ではAutoencoderに正常値と異常値の両方を与えて教師なし学習させる．このとき，正常値は再構成できるように，異常値は再構成できないように学習を行う．これにより，異常な入力に対しては再構成誤差が大きくなり異常値として検出できる．本稿では手書き数字画像に対する検証実験の報告を行う． |
| （英） | Usages of autoencoders (AEs) are not only a dimension reducer, but a generative model using reconstruction. AEs are used as the generative model in this work and applied to an abnormal detection. In usual abnormal detectors without label data, they require normal value to generate a model which generate normal values. By contrast, our AE as abnormal detector requires both of normal and abnormal data to generate a model. Proposed AE reconstructs a normal input regularly and an abnormal input irregularly, respectively. By proposed methods, reconstruction errors by abnormal input come to increase and it is easy to detect as abnormal input. This paper reports experiments about an abnormal detection with MNIST dataset by proposed AE. | |
| キーワード | （和） | Deep Learning / Autoencoder / 異常値検出 / / / / / |
| （英） | Deep Learning / Autoencoder / Abnormal detection / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 235, SIS2017-26, pp. 29-34, 2017年10月. | |
| 資料番号 | SIS2017-26 | |
| 発行日 | 2017-10-05 (SIS) | |
| 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 | SIS2017-26 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS IPSJ-AVM |
| 開催期間 | 2017-10-12 - 2017-10-13 |
| 開催地（和） | 東大寺総合文化センター |
| 開催地（英） | Todaiji Culture Center |
| テーマ（和） | 知的マルチメディアシステム，組込み応用システム，一般 |
| テーマ（英） | Intelligent Multimedia Systems, Applied Enbedded Systems, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2017-10-SIS-AVM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 異常入力を反転するAutoencoder |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An autoencoder reversing abnormal inputs |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Deep Learning / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | Autoencoder / Autoencoder |
| キーワード(3)（和/英） | 異常値検出 / Abnormal detection |
| 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） | 鈴木 章央 / Akihiro Suzuki / スズキ アキヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyushu Inst. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田向 権 / Hakaru Tamukoh / タムコウ ハカル |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyushu Inst. of Tech.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-10-12 15:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2017-26 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.235 |
| ページ範囲 | pp.29-34 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-10-05 (SIS) |
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