統計的因果探索問題における「グラフニューラルネットワーク」の機能
問題設定：統計的因果探索問題 ベイジアンネットワークの構造学習は、独立性検定や条件付き独立性検定による消去法的な探索を前提とした「スコア準拠の構造学習」として実…
Auto-Encoderの機能
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「教師なし」ドメイン適応と「自己教師あり」ドメイン適応の差異
問題設定：ドメイン適応問題 『半教師あり学習による教師なしドメイン適応：深層再構成分類ネットワーク(DRCN)とPixelGANの機能』でも取り上げた通り、Bo…
深層学習は異常検知機能を定義しない
問題設定：異常検知問題 一般的に異常検知問題は、「異常(anomal)」な観測データを「正常(normal)」な観測データから区別することが如何にして可能になる…
異常検知問題における敵対的生成ネットワーク（GAN）の機能
問題設定：EncDec-AD以降の異常検知問題 異常検知問題は、コンピュータビジョンや動画認識の古典的な問題として参照されている。異常検知のモデルに求められる機…
移動体検知の「照明」変化脆弱性対策
問題設定：移動体検知の照明変化 移動体検知(Moving object detection: MOD)は、画像の系列から移動体を抽出する処理を指す。このモデルは…
Auto-Encoderの再構成誤差最小化問題としてのラベルノイズ問題
問題再設定：再構成誤差最小化問題としてのラベルノイズ問題 ニューラルネットワーク最適化問題としてのラベルノイズ問題で取り上げたように、機械学習の分類問題において…
画像認識、動画認識、行動認識における「背景」の過密問題
派生問題：背景の過密状態 時系列自己符号化器をはじめとした生成モデル系の深層学習を前提とした場合、その特徴表現は「動いている群衆(Moving Crowds)」…
映像データを対象とした異常検知問題における画像認識、動画認識、行動認識の機能
派生問題：映像データを対象とした異常検知問題の枠組み 分類モデルの応用によって異常検知モデルを組み立てる発想はありふれている。しかし、監視対象が時系列的な信号デ…
異常検知問題におけるAuto-Encoderの機能
問題設定：異常検知モデルのラベル付けコスト 異常検知モデルの設計は長らく分類モデルや統計学的な手法によって実施されてきた。だがこれらの方法では、多数の課題に人手…