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 | 3L4-1 |
|---|---|
| 題目 | 時系列データの異常検出を目的とした深層学習における再構築誤差の利用可能性に関する検討 |
| 著者 | 河嵜 光毅(名古屋大学大学院工学研究科計算理工学専攻) 吉川 大弘(名古屋大学大学院工学研究科計算理工学専攻) 古橋 武(名古屋大学大学院工学研究科計算理工学専攻) |
| 時間 | 06月01日(Mon) 15:20〜15:40 |
| 概要 | 機械学習法の一つである深層学習が，特徴の自動抽出手法として近年注目を集めている．深層学習は，ノイズの含まれるデータに対しても，ロバストに特徴を抽出できる．しかし，データに一時的な異常が含まれている場合，それをノイズのように平滑化してしまうため，異常の検出そのものを行いたい場合には適用が困難になる．本稿では，時系列データの異常検出を目的として，深層学習の再構築誤差の利用可能性について検討する． |
| 論文 | PDFファイル |