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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-11-10 13:00 ［ポスター講演］敵対的生成モデルを用いた近傍法に基づく異常検知 ○但馬慶行（日立）  IBISML2017-79 |
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| 抄録 | （和） | 昨今，設備や機器の様々なデータが収集できるようになってきた．これに伴い，データを用いた異常検知へのニーズが高まっている．その手法としてしばしば近傍法が用いられるが，すべてのデータを保持する必要があり計算負荷が大きい．そのため，ランダムサンプリングによりデータを減らすなどが行われるが，少数派データが失われ，性能が劣化する場合がある．そこで本研究では，条件付きの敵対的生成モデルを構築し，それから生成されるデータに近傍法を適用することで異常検知を行う手法を提案する．実験の結果，ランダムサンプリングする場合と比較して，上位n 件精度の観点で比較的に高い性能が得られることを確認した． |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | 異常検知 / 敵対的生成モデル / 近傍法 / 不均衡データ / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 293, IBISML2017-79, pp. 321-324, 2017年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2017-79 | |
| 発行日 | 2017-11-02 (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 | IBISML2017-79 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2017-11-08 - 2017-11-10 |
| 開催地（和） | 東京大学 |
| 開催地（英） | Univ. of Tokyo |
| テーマ（和） | 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2017) |
| テーマ（英） | Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2017) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2017-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 敵対的生成モデルを用いた近傍法に基づく異常検知 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Nearest Neighbor-based Anomaly Detection using Generative Adversarial Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 異常検知 / |
| キーワード(2)（和/英） | 敵対的生成モデル / |
| キーワード(3)（和/英） | 近傍法 / |
| キーワード(4)（和/英） | 不均衡データ / |
| 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） | 但馬 慶行 / Yoshiyuki Tajima / |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社 日立製作所 (略称： 日立) Hitachi, Ltd. (略称： Hitachi) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-11-10 13:00:00 |
| 発表時間 | 150分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2017-79 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.293 |
| ページ範囲 | pp.321-324 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2017-11-02 (IBISML) |
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