Cyber Physical System実現を目指したピラミッド型階層モデルにおけるマルチモーダル深層学習

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC3-1

グループ名: 【C】平成28年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2016/08/31

タイトル(英語): Multimodal Deep Learning for Cyber Physical System with Pyramid Hierarchical Model

著者名: 佐々木 勇人(横浜国立大学),中田 雅也(横浜国立大学),濱津 文哉(横浜国立大学),濱上 知樹(横浜国立大学)

著者名(英語): Hayato Sasaki|Masaya Nakata|Fumiya Hamatsu|Tomoki Hamagami

キーワード: サイバーフィジカルシステム|深層学習|マルチモーダル学習マルチモーダル学習|Cyber Physical System|Deep Learning|Multimodal Learning

要約(日本語): 今日のビッグデータ社会において、データ駆動型社会を実現するCyber Physical System(CPS)に対する要請が高まっている。CPSによりデータ駆動型社会を実現するためには、サイバー空間に実空間の状態をトレースする必要がある。その際に問題となるのが、異なるセンサ情報の扱いである。高度なセンサネットワークが構築されている現在、モダリティの異なるデータを最大限に活用して、実世界の状態を把握する技術の必要性は非常に高い。本研究では、複数モダリティから実世界の状態をトレースするためのサイバー空間のモデルとして、ピラミッド型階層モデルを利用する。そのピラミッド型階層モデルを実現するための技術が深層学習である。ピラミッド型階層モデルにどのような利点が存在するのか、そして深層学習によって如何にしてピラミッド型のモデルを構築するのかを示すことで、機械学習を最大限に活用したCPS実現に向けた展望を見据える。

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