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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-02-28 13:30 機械学習を用いた混合正規分布の成分数削減手法の選択 ○風間春輝・築山修治（中大）  VLD2018-113 HWS2018-76 |
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| 抄録 | （和） | 混合正規分布は，統計的静的遅延解析のような統計的手法において有用な分布表現であるが，演算を効果的かつ効率的に繰り返すには，演算で増加する成分数を2個程度に削減する必要がある．混合正規分布の成分数削減手法は幾つか提案されているが，どれも精度および計算時間の面で一長一短あるため，入力された混合正規分布に適した削減手法を選択する方法が実用的である．本文では，適切な成分数削減手法を選別する手法を機械学習を用いて構築し，その性能を評価する． |
| （英） | Gaussian mixture model is a useful distribution for statistical methods such as statistical static timing analysis, but the number of components of Gaussian mixture model increases exponentially by statistical operations. Hence, the number of components must be reduced to around 2 in order to repeat operations effectively and efficiently. Although several methods for reducing the number of components have been proposed, each of them has strength and weakness in accuracy and time complexity. Therefore, selecting an appropriate reduction method for an input distribution is a practical way for reducing the number of components. This paper proposes a selection method using machine learning and evaluates its performance. | |
| キーワード | （和） | 混合正規分布 / 成分数削減 / 手法選択 / サポートベクトルマシン / 実験結果 / / / |
| （英） | Gaussian mixture model / Gaussian reduction / method selection / support vector machine / experimental results / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 457, VLD2018-113, pp. 121-126, 2019年2月. | |
| 資料番号 | VLD2018-113 | |
| 発行日 | 2019-02-20 (VLD, HWS) | |
| 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 | VLD2018-113 HWS2018-76 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | HWS VLD |
| 開催期間 | 2019-02-27 - 2019-03-02 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | Okinawa Ken Seinen Kaikan |
| テーマ（和） | システムオンシリコンを支える設計技術, ハードウェアセキュリティ, 一般 |
| テーマ（英） | Design Technology for System-on-Silicon, Hardware Security, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | VLD |
| 会議コード | 2019-02-HWS-VLD |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を用いた混合正規分布の成分数削減手法の選択 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Selection of Gaussian Mixture Reduction Methods Using Machine Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 混合正規分布 / Gaussian mixture model |
| キーワード(2)（和/英） | 成分数削減 / Gaussian reduction |
| キーワード(3)（和/英） | 手法選択 / method selection |
| キーワード(4)（和/英） | サポートベクトルマシン / support vector machine |
| キーワード(5)（和/英） | 実験結果 / experimental results |
| 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） | 風間 春輝 / Haruki Kazama / カザマ ハルキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 中央大学 (略称： 中大) Chuo University (略称： Chuo Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 築山 修治 / Shuji Tsukiyama / ツキヤマ シュウジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 中央大学 (略称： 中大) Chuo University (略称： Chuo Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-02-28 13:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | VLD |
| 資料番号 | VLD2018-113, HWS2018-76 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.457(VLD), no.458(HWS) |
| ページ範囲 | pp.121-126 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-02-20 (VLD, HWS) |
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