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Akionux (akionux@status.akionux.net)'s status on Wednesday, 10-Oct-2018 21:06:31 JST Akionux

短時間多変数の結果を長時間小変数に変換：ディープラーニングの欠点をカバー、多変量データを短時間観測して将来動向を高精度予測――東京大学の研究グループが新理論を構築 - ＠IT - http://www.atmarkit.co.jp/ait/spv/1810/10/news039.html アトラクターを推定
In conversation Wednesday, 10-Oct-2018 21:06:31 JST from status.akionux.net permalink
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1. ディープラーニングの欠点をカバー、多変量データを短時間観測して将来動向を高精度予測——東京大学の研究グループが新理論を構築
  
  from ＠IT
  
  ディープラーニングでは大量の教師データを集めることが前提となる。だが長期間にわたって時系列データを集めることは難しい。東京大学生産技術研究所の合原一幸教授らの研究グループは、多変数からなる過去の動向を短時間観測したデータを使って、この前提を崩す研究成果を発表した。遺伝子発現量や風速、心臓疾患患者数などの実際の時間データに対して予測を行い、有効性を確認したという。

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