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本研究では，様々な分野ですぐれた結果を出している深層学習を利用した特徴選択を行える新たな層モデルを提案した．提案した手法は，使用するネットワークモデルの入力層の次に，各特徴と１対１にユニットを配置した特徴選択層と呼ばれる層を追加し，訓練データを用いて学習を行う．これにより，対象としているタスクにおいて，そのタスクに有効に作用する特徴に対応するユニットの重みが大きくなり，不必要な特徴の重みが小さくなることが期待できる．したがって，この重みの値を利用することで，対象タスクに有効な特徴の選択をすることができる．
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