少ないチャンスを捉えて答を出す予測モデルにおける予測可能確率の推定

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC3-3

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): Estimating the probability of predictability in a prediction system which gives output only when it is very reliable

著者名: 平良 日向子(琉球大学),倉田 耕治(琉球大学)

著者名(英語): Hinako Taira|Koji Kurata

キーワード: 予測|ニューラルネットワーク|サポートベクターマシンサポートベクターマシン

要約(日本語): 従来のニューラル・ネットワークは全入力に対して答を返すが，本研究では予測可能な入力にのみ答を返すネットワークを考える。通常の予測システムは過去のデータに対し，必ず将来の予測を与える。一方で，ここに株取引の達人がいるとする。彼は銘柄の値動きをいつでも正確に予測できるわけではないが，ときどき「この銘柄は値上がりする」という確かなアドバイスをくれる。いつアドバイスをするかは彼の自由だが，こんな気まぐれなアドバイザーでも十分役に立つ。このように，予測に自信があるときだけ予測値を出力するようなネットワークをつくりたい。本研究のシステムは二つのユニットで構成される。予測値を計算するユニットPとその予測が確実かどうかを判断するユニットDである。入力データには，予測可能なものと不可能なものが混ざっており，ユニットDは入力データを予測可能かどうか判別する。そしてこれらは互いに影響を与え学習していく。

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