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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-01-19 13:55 Generative Adversarial Networkによる生体データの自動生成とディープラーニング学習サンプルへの適用 ○高畑達也（東京工科大）・堀江和正（筑波大）・秋月百合（熊本大）・生野壮一郎（東京工科大）  MoNA2017-55 |
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| 抄録 | （和） | ディープラーニングは，高い学習性能・認識性能をもつ一方，学習用のサンプルデータを大量に必要とする．一方で体温や体調などの個人生体データをディープラーニング用のサンプルとして大量にかつ短期間に収集することは困難であるため，初期段階においてのディープラーニング学習及び学習結果からのデータ解析は不安定であると云える．本研究では，データの自動生成技術であるGenerativeAdversarial Network (GAN) を用いて生体データサンプルを生成し，ディープラーニング学習サンプルとして適用・学習を行い，学習結果から的確なデータ解析が可能であるかを検証する． |
| （英） | While deep learning has high learning performance and recognition performance, it requires a large amount of sample data for learning. However, it takes time to collect daily personal biological data such as body temperature. Therefore, it is difficult to adopt the biological data as learning data of the deep learning at the early stage of collection. In the present study, the virtual learning data for the deep learning are generated by Generative Adversarial Network (GAN) using data at the early stage of collection. Additionally, the generated data are adopted for learning data of the deep learning. |
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| キーワード | （和） | ディープラーニング / GAN / データ解析 / 生体データ / 自動生成 / / / |
| （英） | Deep Learning / GAN / Data Analysis / Biological Data / Automatically Generated / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 390, MoNA2017-55, pp. 79-82, 2018年1月. | |
| 資料番号 | MoNA2017-55 | |
| 発行日 | 2018-01-11 (MoNA) | |
| 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 | MoNA2017-55 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MoNA |
| 開催期間 | 2018-01-18 - 2018-01-19 |
| 開催地（和） | キャンパスプラザ京都（京都市下京区） |
| 開催地（英） | Campus Plaza Kyoto |
| テーマ（和） | モバイルネットワーク、機械学習応用、モバイルデータ活用、および一般 |
| テーマ（英） | Mobile Network, Application of Machine Learning, Mobile Data, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MoNA |
| 会議コード | 2018-01-MoNA |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Generative Adversarial Networkによる生体データの自動生成とディープラーニング学習サンプルへの適用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Automatic biometric data generation by Generative Adversarial Network and its application to deep learning sample |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ディープラーニング / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | GAN / GAN |
| キーワード(3)（和/英） | データ解析 / Data Analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 生体データ / Biological Data |
| キーワード(5)（和/英） | 自動生成 / Automatically Generated |
| 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） | 高畑 達也 / Tatsuya Takahata / タカハタ タツヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工科大学 (略称： 東京工科大) Tokyo University of Technology (略称： Tokyo University of Technology) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 堀江 和正 / Kazumasa Horie / ホリエ カズマサ |
| 第2著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： University of Tsukuba) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 秋月 百合 / Yuri Akizuki / アキヅキ ユリ |
| 第3著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 生野 壮一郎 / Soichiro Ikuno / イクノ ソウイチロウ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京工科大学 (略称： 東京工科大) Tokyo University of Technology (略称： Tokyo University of Technology) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-01-19 13:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MoNA |
| 資料番号 | MoNA2017-55 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.390 |
| ページ範囲 | pp.79-82 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2018-01-11 (MoNA) |
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