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[[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] 伊藤友貴,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) &ref(SIG-FIN-020-11.pdf);