知能と情報
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原著論文
テキストベースの深層学習における分類パターンの解釈支援
安藤 雅行河原 吉伸砂山 渡畑中 裕司
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2019 年 31 巻 4 号 p. 779-787

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抄録

本論文では,テキストベースの深層学習における分類パターンの解釈支援システムと,その有効性の検証結果について述べる.深層学習においては,学習された分類パターンにおける分類基準が不明なことが多いという問題点がある.提案システムは,そのような深層学習の学習結果に対して,分類ネットワークの表示を行い,分類基準を解釈するための情報を提供する.テキスト分類を題材とした深層学習の学習結果を用いて,データ分析の初心者と考えられる被験者に対して,出力に特有の分類パターンを解釈してもらう実験を行い,提案システムの有効性を検証した.

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© 2019 日本知能情報ファジィ学会
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