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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-08-27 15:50 少数地点における観測データからの不連続性を考慮した物理量場のベイズ推定 ○太田真人・岡留 剛（関西学院大）  AI2018-23 |
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| 抄録 | （和） | センサーで点観測される物理量について，いずれも校正されていない低精度センサーと，それらよりも 少数の高精度センサーを環境に配置し，データから環境の各点における物理量(物理量場)を推定する.物理量場 に不連続性があると既存手法では推定精度は下がる.本研究では， ベイズ的アプローチをとり，確率的生成モデル を構築し，低精度センサーの系統誤差と物理量場の不連続性を考慮して場の事後確率を変分近似により求める.一 般に系統誤差の教師データは与えられないため，提案手法は，高精度センサーを擬似教師データとする教師なし学 習である.提案モデルの限界を調べるため，実験により，場の勾配がどれほど大きいと不連続と見なされるのか調 べ，さらに場の勾配とセンサー密度の関係を求めた. |
| （英） | This paper proposes a novel method for estimating the physical quantity at every location (physical quan- tity field) from sensor data obtained at several locations of the environment. We use the low precision sensors that are not calibrated and the high precision sensors that are fewer than those sensors. When the physical quantity field is discontinuous, the estimation accuracy decreases with the existing method. In this paper, A probabilistic generation model is constructed and the posterior probability of the field is obtained by variational Bayes in consideration of the systematic error of the low precision sensors and the discontinuity of the physical quantity field. | |
| キーワード | （和） | ベイズ推論 / 変分ベイズ / 教師なし学習 / 疑似教師データ / ガウス過程 / / / |
| （英） | Bayesian Inference / Variational Bayes / Unsupervised Learning / Gaussian process / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 197, AI2018-23, pp. 55-60, 2018年8月. | |
| 資料番号 | AI2018-23 | |
| 発行日 | 2018-08-20 (AI) | |
| ISSN | 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 | AI2018-23 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2018-08-27 - 2018-08-27 |
| 開催地（和） | 大阪大学吹田キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 「地球環境観測と人工知能」および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2018-08-AI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 少数地点における観測データからの不連続性を考慮した物理量場のベイズ推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Bayesian Inference for Field of Physical Quantity from Data obtained at several Locations |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ベイズ推論 / Bayesian Inference |
| キーワード(2)（和/英） | 変分ベイズ / Variational Bayes |
| キーワード(3)（和/英） | 教師なし学習 / Unsupervised Learning |
| キーワード(4)（和/英） | 疑似教師データ / Gaussian process |
| キーワード(5)（和/英） | ガウス過程 / |
| 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） | 太田 真人 / Masato Ota / オオタ マサト |
| 第1著者 所属（和/英） | 関西学院大学 (略称： 関西学院大) Kwansei Gakuin University (略称： KG Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡留 剛 / Takeshi Okadome / オカドメ タケシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 関西学院大学 (略称： 関西学院大) Kwansei Gakuin University (略称： KG Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-08-27 15:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2018-23 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.197 |
| ページ範囲 | pp.55-60 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-08-20 (AI) |
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