講演情報
[5M2-GS-2c-03]ベイジアンスネイクニューラルネットワークによる周期性を持つ多次元時系列データの分析
〇栗原 功多1、幸島 匡宏2、吉成 萌夏2、山本 隆二2、南 泰浩1 (1. 電気通信大学、2. NTT)
キーワード：
機械学習、ベイズ推定、時系列データ
本研究では, 生体信号や環境データ(気温, 湿度, CO2レベルなど)のような周期的な成分が含まれるデータに対して, ニューラルネットワークを用いた高精度な分析および不確かさの定量化が可能な手法を提案する. 本手法構築において鍵となるのは, 周期パターンを捉えるためのスネイク関数と, 予測の不確かさ(信頼度)を提示するためのベイズ推定の併用にある. モンテカルロドロップアウトを利用することで, 提案手法は既存のニューラルネットワークの学習・推論プロセスを変更することなくベイズ推定を近似的に実現できる. ベンチマークデータへの適用実験により提案手法の有効性を示す.