020-11 のバックアップソース(No.1)

[[第20回研究会>020]]

*深層学習を用いた経済テキスト可視化の検証 [#eaabbf3a]

**著者 [#m8af32e0]
Ito Tomoki,坂地泰紀,和泉潔(東京大学)

**概要 [#n146d242]
近年、深層学習の発達は目覚しく、その予測精度の高さから学術界・産業界問わず世界中から注目を浴びている。その一方でニューラルネットワークにはブラックボックス関数であるという性質があり、どのような過程のもとモデルが判断をしたのかがわからない。結果として実務、特に金融業界においては使いづらい場合が多いという側面もある。本報告では近年提案された「ニューラルネットワークモデルの解釈」に関する手法,LRP (Layer Representation Propagation) が日本語の金融テキストに有用であるかどうかを検証する。

**キーワード [#m8c7e1bf]
RNN,Interpretation of Deep Neural Networks,LRP

**論文 [#tab124ba]

(3月19日までに公表いたします)
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