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[4D1-GS-2-01] 入力と出力の対応が失われた不完全なデータを用いた深層回帰
キーワード：不完全データ、深層学習
非中央集権的な方法やプライバシーに配慮して収集されたデータは, 入力値(特徴ベクトル)と出力値(目標値)の対応関係が分からない不完全なデータとしてしばしば表現される. 本研究では, このような入出力の対応が失われた不完全なデータから深層モデルを用いて回帰関数を学習する手法を提案する. モデルパラメタの推定のために入出力の対応関係を表す離散潜在変数とモデルパラメタを交互に更新する(確率的)スパースEMアルゴリズムを構築した. ベンチマークデータを用いた実験により, 深層モデルの高い表現力を活用する提案手法が線形モデルに基づく既存手法を上回る推定性能を持つことを確認した.
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