2021年度 人工知能学会全国大会(第35回)

講演情報

一般セッション

一般セッション » GS-2 機械学習

[2G1-GS-2d] 機械学習:シーケンシャルデータの処理

2021年6月9日(水) 09:00 〜 10:40 G会場 (GS会場 2)

座長:林 知樹(名古屋大学)

09:00 〜 09:20

[2G1-GS-2d-01] 最適輸送の要素グループ化によるシーケンスマッチング手法の検討

〇堀江 光彦1、笠井 裕之1 (1. 早稲田大学)

キーワード:シーケンスマッチング、最適輸送問題

本稿では,シーケンスマッチングによるシーケンスデータ間の距離計算手法の提案を行う.本稿で提案する手法では,最適輸送問題を用いたマッチング手法を拡張し,要素のグループ化を行いグループ単位でのマッチングを行う.類似した隣接要素をグループ化しまとめることで,時間分布の違いを吸収し,隣接要素の関連を考慮したマッチングを実現することを目標とする.さらに,提案手法について,既存手法と比較する数値実験を行い,提案手法の有効性を示す.

講演PDFパスワード認証
論文PDFの閲覧にはログインが必要です。参加登録者の方は「参加者用ログイン」画面からログインしてください。あるいは論文PDF閲覧用のパスワードを以下にご入力ください。

パスワード