[卒論着手発表] Autoencoderによる半教師あり学習と中間表現の分析

システム主専攻 着手発表スライド。
Auto-encoderによるsemi-supervised learningの実現と、supervised learningとの比較による中間表現の分析を行う

1. システム主専攻 着手発表 深層学習における中間表現の分析 潘 秋実 1
2. Autoencoder Autoencoderとは 教師なし学習の一種。 データの特徴を獲得するためのネットワーク Encoder: Xが得られた状態で、Xを生み出したZを推論 Decoder: 潜在変数Zから高次元データXを生成 Zを中間表現と呼ぶこととする 2
3. Semi‑supervised learning with Autoencoder Autoencoderによる教師なし学習で獲得したZを、Yを予測する教師あり 学習に利用 Zによって効率が改善する場合があると考えられる 課題意識 → Zを教師ありで行う既存タスクで、Zを教師なしで学習しても精度を出 せないか 3
4. 画像の転移学習におけるAutoencoder 図：中間表現を可視化したもの[1] 画像の輪郭の特徴を抽出 転移学習で学習を効率化 4
5. SequenceデータにおけるAutoencoder Semantic Parsing with Semi‑Supervised Sequential Autoencoders[2] Logical formsを半教師あり学習で行う研究 xの正解ラベルがないデータではyの教師なし学習 xの正解ラベルがあるデータでは追加でxを学習 5
6. 関連研究: Speech synthesis from neural decoding of spoken sentences (1) 脳の活動から発話をデコードするタスク[3][4] 6
7. 関連研究: Speech synthesis from neural decoding of spoken sentences (2) RNN+RNNを構成して、一度口の筋肉の動きを予測することで、発話予 測を改善した 7
8. 研究計画 Speech synthesis from neural decoding of spoken sentences の追実験 著者に問い合わせを行い、データを入手できたら再現実験を試みる 筋肉の動きの正解データを用いずに、発話を予測できるようになら ないか 中間表現を使う場合とそうでない場合を比較して効果の分析 画像または自然言語処理などのタスクのサーベイ このタスクに限らず、「中間表現」を経て精度が向上するタスクは あるはず。中間表現の正解ラベルがなくても同等の効果を得られた ら意義があるのではないか 一般的に中間表現を教師なしで代替できないか 8
9. 参考文献 [1] Computer Science Department, Stanford University. "Autoencoders". UFLDL Tutorial. http://ufldl.stanford.edu/tutorial/unsupervised/Autoencoders/, (Accessed 2019‑06‑11). [2] Tomas Kocisky et al. "Semantic Parsing with Semi‑Supervised Sequential Autoencoders". CoRR. 2016. (Accessed 2019‑06‑11) [3] Anumanchipalli et al. "Speech synthesis from neural decoding of spoken sentences". Nature. 2019. https://www.nature.com/articles/s41586‑019‑1119‑1, (Accessed 2019‑06‑11). [4] Pandarinath, Ali. "Brain implants that let you speak your mind". Nature news & views. https://www.nature.com/articles/d41586‑019‑ 01181‑y, (Accessed 2019‑06‑11). 9