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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-11-13 10:00 離散時間ニューラルネットワークに基づくS-P表のクラスタリング ○清原一馬・齋藤利通（法政大）  CCS2024-50 |
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| 抄録 | （和） | 本論文では，離散時間リカレントニューラルネットワーク (DT-RNN) を用いたバイナリーデータセットのクラスタリング手法を考察した．S-P表（学生のテスト結果を表すバイナリーデータセット）に応用し，学生の指導により有効な小規模な S-P 表に分類する手法を提案した. S-P 表は，教育の現場で広く用いられているバイナリーデータセットである．しかし，学生の数が増加するにつれ，成績の分析や学生の指導が困難になる．そこで，本論文では DT-RNN のダイナミクスに基づき，大規模な S-P 表を小規模な S-P 表に分類するクラスタリング手法を考察する. 基本的な数値実験を行い, クラスタリング手法の有効性を確認する. この結果は, DT-RNNに基づく様々なバイナリーデータセットのクラスタリングに発展することが期待される. |
| （英） | This paper studies a clustering method for binary data sets based on discrete-time recurrent neural networks(DT-RNNs). The method is applied to clustering of the S-P charts (binary data sets of students' test scores) : classification of a large S-P chart into smaller S-P charts, which are more effective for instruction. The S-P charts are binary datasets widely used in education. However, as the number of students increases, it becomes challenging to analyze performance and to provide effective guidance. To address this issue, this paper applies the DT-RNN based clustering method to classify large S-P charts into smaller ones. In numerical experiments, we have confirmed effectiveness of he DT-RNN clustering method. The results will be developed into clustering of various binary data sets. |
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| キーワード | （和） | ニューラルネットワーク / クラスタリング / S-P表 / / / / / |
| （英） | Neural Networks / clustering / S-P charts / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 251, CCS2024-50, pp. 41-46, 2024年11月. | |
| 資料番号 | CCS2024-50 | |
| 発行日 | 2024-11-05 (CCS) | |
| 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 | CCS2024-50 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS |
| 開催期間 | 2024-11-12 - 2024-11-13 |
| 開催地（和） | 東北大学 青葉山キャンパス |
| 開催地（英） | Tohoku University |
| テーマ（和） | CCS, 一般 |
| テーマ（英） | CCS, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CCS |
| 会議コード | 2024-11-CCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 離散時間ニューラルネットワークに基づくS-P表のクラスタリング |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Clustering for S-P charts based on Recurrent Neural Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Networks |
| キーワード(2)（和/英） | クラスタリング / clustering |
| キーワード(3)（和/英） | S-P表 / S-P charts |
| 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） | 清原 一馬 / Kazuma Kiyohara / キヨハラ カズマ |
| 第1著者 所属（和/英） | 法政大学 (略称： 法政大) HOSEI University (略称： HU) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 齋藤 利通 / Toshimichi Saito / サイトウ トシミチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 法政大学 (略称： 法政大) HOSEI University (略称： HU) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-11-13 10:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CCS |
| 資料番号 | CCS2024-50 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.251 |
| ページ範囲 | pp.41-46 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-11-05 (CCS) |
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