電子情報通信学会ソサイエティ大会講演要旨
A-10-5
混合正規分布を用いた変分自己符号化器モデルの提案
◎関島優介・森 康久仁(千葉大)・松葉育雄(秀明大)
現在の機械学習の識別問題は教師あり学習によるものが多数であるが,大量の情報全てにラベルを生成することは生成コストの観点から困難であるため,近年ラベルの無い情報のみからも特徴を抽出する教師なし学習が注目されている.ラベルの無いデータから特徴を抽出する手法として,変分自己符号化器による教師なし学習がある.従来の変分自己符号化器の学習では,学習中に近似する確率分布は正規分布のような単純な関数でのみ扱っていたため,特徴の分離がうまく行われていなかった.故に本研究では混合正規分布による近似が特徴の抽出に有効か検証することを目的とする.