情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

本稿では，広く自然科学現象の波形データからの信号の抽出，および，パラメータ推定の手法を議論する．理論的波形予測が困難な場合，波形を特徴づけるために多数のパラメータを要することがしばしばある．その場合，観測波形と予測波形の単純な相関解析には莫大な計算コストが必要となる．例として，今後予期せぬ発見が期待される重力波観測データ解析がある．本稿では，パラメータを変えて得られる理論的波形を教師データとし，スペクトログラムに変換したのちに畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いることで，高速な解析手法の実現を試みる．