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【24h】

音情報とニューラルネットワークを用いた高齢者見守りにおける出力値の統計的性質

机译：老年人观看声音信息和神经网络的输出价值的统计特性

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少子高齢化の進展とともに，独居高齢者の孤独死が大きな社会問題となっている.従来の高齢者見守りサービスには，高齢者のプライバシーを侵害し，装置を身に付ける煩わしさがある等の欠点があった.著者らは，これを改善することを目的に，音情報を用いることで，プライバシーに配慮した，高齢者に負担の少ない見守りシステムの実現に向け，ニューラルネットワークを用いた高齢者の生活音識別手法を検討している.このような検討を行う際の課題として，十分な学習用および評価用データが得られない場合に精度よくアルゴリズムの評価を行うことが難しい点が上げられる.そこで，本報告では，ニューラルネットワークの出力スコアの統計的性質を用いて，少量のデータでも，評価精度を確保する手法を提案する.具体的には，学習データおよび評価データのニューラルネットワーク出力値の平均値と標準偏差のふるまいを，設計パラメータである中間層次元数および学習回数ごとに求め，過学習とならない範囲で最も認識率が高くなる条件を明らかにするものである.
机译：随着少子化的进展和老化，独居老人的孤独，是一个重大的社会问题，传统的老年人观看的服务会侵犯老年人的隐私和获取设备等，笔者有目的改进这个问题，并通过声音信息，老人利用神经网络的实现被认为是。我们正在考虑热闹的声音识别方法的谚语长感知系统。由于做这样的研究问题，这是难以评估高精度算法时充分学习和评估数据不能因此获得，在本报告中，我们提出了一个方法，以保证评价的准确性，即使使用的输出成绩的统计特性的数据量小神经网络，具体地，学习数据和评估数据神经网络的输出值的标准偏差和标准偏差的平均值的行为确定每个中间维数和学习次数，并且条件是最识别率变高内的范围不学。

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