論文の概要: Multi-Decoder RNN Autoencoder Based on Variational Bayes Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14016v1
• Date: Wed, 29 Apr 2020 08:25:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 13:16:32.639210
• Title: Multi-Decoder RNN Autoencoder Based on Variational Bayes Method
• Title（参考訳）: 変分ベイズ法によるマルチデコーダRNNオートエンコーダ
• Authors: Daisuke Kaji, Kazuho Watanabe, Masahiro Kobayashi
• Abstract要約: 本稿では、繰り返しニューラルネットワークによる信号の生成過程と変分ベイズ法に着目した新しいクラスタリングアルゴリズムを提案する。 実験の結果,提案アルゴリズムは位相シフト,振幅,信号長の変動に対する頑健性だけでなく,変分ベイズ法の特性に基づく柔軟なクラスタリングも可能であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3007949058551534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Clustering algorithms have wide applications and play an important role in data analysis fields including time series data analysis. However, in time series analysis, most of the algorithms used signal shape features or the initial value of hidden variable of a neural network. Little has been discussed on the methods based on the generative model of the time series. In this paper, we propose a new clustering algorithm focusing on the generative process of the signal with a recurrent neural network and the variational Bayes method. Our experiments show that the proposed algorithm not only has a robustness against for phase shift, amplitude and signal length variations but also provide a flexible clustering based on the property of the variational Bayes method.
• Abstract（参考訳）: クラスタリングアルゴリズムは幅広い応用があり、時系列データ分析を含むデータ分析の分野で重要な役割を果たす。 しかし時系列解析では、ほとんどのアルゴリズムは信号形状の特徴やニューラルネットワークの隠れ変数の初期値を用いていた。 時系列の生成モデルに基づく手法についてはほとんど議論されていない。 本稿では,リカレントニューラルネットワークを用いた信号の生成過程と変分ベイズ法に着目した新しいクラスタリングアルゴリズムを提案する。 実験の結果,提案アルゴリズムは位相シフト,振幅,信号長の変動に対する頑健性だけでなく,変分ベイズ法の特性に基づく柔軟なクラスタリングも可能であることがわかった。

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