06月01日(Mon) 15:20〜16:40 L会場(研究棟2F-中講義室 (R791))
| 演題番号 | 3L4-2 |
|---|---|
| 題目 | DeepLearningによる次元圧縮を用いた時系列行動認識 |
| 著者 | 横山 晃(関西学院大学理工学部人間システム工学科) 岡留 剛(関西学院大学 理工学部 ) 角所 考(関西学院大学 理工学部 人間システム工学科) |
| 時間 | 06月01日(Mon) 15:40〜16:00 |
| 概要 | リカレントニューラルネットワーク(RNN)は時系列データ解析に有効であるが、学習に掛かる計算時間が膨大である。本研究では深層学習とRNNを組み合わせた階層的ネットワークを構築することでこの問題を解決する。深層学習により情報を保持したままデータ次元を圧縮、これをRNNの入力とすることで効果的な時系列データ解析を達成した。実験にはラベル付きの行動加速度データを使用し、分類結果の正答率で評価した。 |
| 論文 | PDFファイル |