| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2023-02-21 11:45
クラス情報を導入したグラフ表現による教師有り潜在変数モデルの高精度化に関する検討
○渡部航史・前田圭介・小川貴弘・長谷山美紀（北大） |
| 抄録 |
（和） |
教師有り潜在変数モデルは，データと教師情報からデータが分布する低次元の潜在変数を推定する手法である．従来の教師有り潜在変数モデルでは，潜在変数から教師情報への生成過程を仮定し，潜在変数を推定していた．しかしながら，その仮定のために，従来手法で推定される潜在変数の次元数は教師情報のクラス数に制限され，また活用可能な教師情報はクラスとして表現可能なものに制限されいた．本稿では，教師情報をグラフの接続性により表現し，構築された教師グラフを用いた潜在変数の推定手法について検討を行う．教師情報をグラフにより表現することで，クラス数による次元数の制限および活用可能な教師情報の制限を解決し，潜在変数の推定精度の向上が期待される． |
| （英） |
Supervised latent variable models aim to estimate a manifold from original data and supervised information, such as class labels. Previous approaches assumed a generation process from latent variables to supervised information. However, this assumption restricts the dimensionality of the latent space and the availability of supervised information. In this study, we utilize supervised information with graph expression and develop a method to estimate data manifold with the graph encode supervision. With this approach, we can address the previous limitations and confirm the effectiveness of the novelty through experiments. |
| キーワード |
（和） |
潜在変数モデル / ガウス過程 / カーネル法 / グラフ / / / / |
| （英） |
Latent variable model / Gaussian process / kernel method / graph / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 47, no. 6, ME2023-26, pp. 29-33, 2023年2月. |
| 資料番号 |
ME2023-26 |
| 発行日 |
2023-02-14 (MMS, ME, AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
MMS ME AIT IEICE-IE IEICE-ITS |
| 開催期間 |
2023-02-21 - 2023-02-22 |
| 開催地（和） |
北海道大学 |
| 開催地（英） |
Hokkaido Univ. |
| テーマ（和） |
画像処理，一般 |
| テーマ（英） |
Image Processing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
ME |
| 会議コード |
2023-02-MMS-ME-AIT-IE-ITS |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
クラス情報を導入したグラフ表現による教師有り潜在変数モデルの高精度化に関する検討 |
| サブタイトル（和） |
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| タイトル（英） |
A Note on Improvement of Supervised Latent Variable Model with Graph-Encoded Class Information |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
潜在変数モデル / Latent variable model |
| キーワード(2)（和/英） |
ガウス過程 / Gaussian process |
| キーワード(3)（和/英） |
カーネル法 / kernel method |
| キーワード(4)（和/英） |
グラフ / graph |
| キーワード(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
渡部 航史 / Koshi Watanabe / ワタナベ コウシ |
| 第1著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
前田 圭介 / Keisuke Maeda / マエダ ケイスケ |
| 第2著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
小川 貴弘 / Takahiro Ogawa / オガワ タカヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
長谷山 美紀 / Miki Haseyama / ハセヤマ ミキ |
| 第4著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第5著者 所属（和/英） |
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| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2023-02-21 11:45:00 |
| 発表時間 |
15分 |
| 申込先研究会 |
ME |
| 資料番号 |
MMS2023-6, ME2023-26, AIT2023-6 |
| 巻番号（vol） |
vol.47 |
| 号番号（no） |
no.6 |
| ページ範囲 |
pp.29-33 |
| ページ数 |
5 |
| 発行日 |
2023-02-14 (MMS, ME, AIT) |
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