1R-09
パラメータ共有型マルチモーダル深層自己符号化器を用いた部分観測下多様体学習の検討
○佐々木勇人,中田雅也,濱津文哉,濱上知樹(横浜国大)
多様体学習を行う深層自己符号化器は,高次元空間上のデータが成す非線形部分空間を低次元多様体として取り出すことができ,多様体仮説の観点から有効な特徴抽出手法として働く。しかしながら特徴抽出を行う元のデータがタスクに対して部分観測である場合,多様体の位相構造は部分的に崩れてしまう。本研究では相補的な観測を有するマルチモーダルデータを活用して位相構造の修復を図る。その方法として各モダリティに対応する深層自己符号化器間でのパラメータ共有手法を提案する。実験ではモダリティごとの深層自己符号化器によって獲得された多様体を可視化し,パラメータ共有が多様体の位相構造の修復にどの程度寄与するのかを検討する。

footer 著作権について 倫理綱領 プライバシーポリシー セキュリティ 情報処理学会