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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-03-06 11:15 系列データからのクラス特異的代表パターン選出: 分類モデルとMorse Complexによるアプローチ ○烏山昌幸（名工大/物質・材料研究機構/JST）・竹内一郎（名工大/物質・材料研究機構/理研）  IBISML2017-101 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では連続値の系列データの分類問題を取り扱う． 特に，各クラスに特徴的な連続部分系列の発見を考える． 我々は系列中の短い連続部分系列にのみ依存関係のあるモデルを構築し，推定されたモデルに基づき局所系列に対するクラス特異性スコアを定義する． このクラス特異性スコア関数をmorse complexに基づいて分割することで，クラス特異的な代表パターンが選出できることを示す． 提案法は，モデルの推定から代表部分系列の列挙まで全ての計算が初期値などの設定に依存せず，解が一意に計算可能なプロセスとして記述できる． 数値実験ではベンチマークデータを用いて提案法の有効性を検証する． |
| （英） | We study classification problem on the sequences of continuous observations. In particular, we are interested in identifying class specific consecutive subsequences. We consider a model which only has local dependency in the sequence, and define a class specificity score of a given consecutive sub-sequence. By partitioning the input sub-sequence space based on morse complex of the class specificity score function, representatives of class specific patterns can be identified. A remarkable property of our approach is that all procedures can be performed without depending any initialization, and the optimal values can be obtained uniquely. Numerical experiments show effectiveness of our approach. |
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| キーワード | （和） | 系列分類 / morse complex / 潜在状態モデル / / / / / |
| （英） | time-series classification / morse complex / latent variable model / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 475, IBISML2017-101, pp. 77-84, 2018年3月. | |
| 資料番号 | IBISML2017-101 | |
| 発行日 | 2018-02-26 (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 | IBISML2017-101 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2018-03-05 - 2018-03-06 |
| 開催地（和） | 九州大学 西新プラザ |
| 開催地（英） | Nishijin Plaza, Kyushu University |
| テーマ（和） | 統計数理・機械学習・データマイニング・一般 |
| テーマ（英） | Statisitical Mathematics, Machine Learning, Data Mining, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2018-03-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 系列データからのクラス特異的代表パターン選出: 分類モデルとMorse Complexによるアプローチ |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Selecting discriminative and representative patterns from sequence data: an approach based on classification model and morse complex |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 系列分類 / time-series classification |
| キーワード(2)（和/英） | morse complex / morse complex |
| キーワード(3)（和/英） | 潜在状態モデル / latent variable model |
| 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） | 烏山 昌幸 / Masayuki Karasuyama / カラスヤマ マサユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学/物質・材料研究機構/科学技術振興機構 (略称： 名工大/物質・材料研究機構/JST) Nagoya Institute of Technology/National Institute for Material Science/Japan Science and Technology Agency (略称： Nagoya Inst. of Tech./NIMS/JST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹内 一郎 / Ichiro Takeuchi / タケウチ イチロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学/物質・材料研究機構/理化学研究所 (略称： 名工大/物質・材料研究機構/理研) Nagoya Institute of Technology/National Institute for Material Science/Institute of Physical and Chemical Research (略称： Nagoya Inst. of Tech./NIMS/RIKEN) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-03-06 11:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2017-101 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.475 |
| ページ範囲 | pp.77-84 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2018-02-26 (IBISML) |
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