P-13: 複数の潜在変数を用いた表現学習モデルMPVAEの提案
| 発表番号 | P-13 |
| 発表タイトル | 複数の潜在変数を用いた表現学習モデルMPVAEの提案 |
| 筆者氏名・所属 |
石川 敬規（慶應義塾大学 理工学部 情報工学科） 妹尾 卓磨（慶應義塾大学 理工学研究科 開放環境科学専攻） 今井 倫太（慶應義塾大学 理工学部） |
| アブストラクト | 表現学習はデータの表現を決定づける潜在表現を獲得し、その表現は分類などの教師あり学習の性能を向上させる。本論文では、表現学習の新たなフレームワークであるMulti Path VAE(MPVAE)を提案する。既存のVAEを用いた手法では1組のエンコーダとデコーダから潜在表現を獲得していたのに対し，MPVAEでは複数の異なる層のエンコーダとデコーダから潜在表現を獲得する．実験の結果、獲得した表現で識別タスクの精度を向上できた。 |
| 論文 | PDFファイル |
