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J-GLOBAL ID：201802210792405178   整理番号：18A0603955

深層学習を用いた剪定技術の再現

著者 (3件)： 堺瑞起 (富山工高専) ,  的場隆一 (富山工高専) ,  小熊博 (富山工高専)
資料名： 情報処理学会全国大会講演論文集
巻： 80th  号： 2  ページ： 2.89-2.90  発行年： 2018年03月13日 
JST資料番号： S0731A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  *剪定 ,  *情報 ,  画像認識
準シソーラス用語： *深層学習 ,  *視覚情報

分類 (3件)： 伐木,造材  (FF04000W) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (3件)：

• Alec Radford, Luke Metz, Soumith Chintala, Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks, ICLR 2016, 2015
• Ioffe, Sergey and Szegedy, Christian. Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift. arXiv preprint arXiv:1502.03167, 2015.
• M.D. Zeiler et al. Deconvolutional networks. In CVPR, 2010.

タイトルに関連する用語 (2件)： 深層学習 ,  剪定