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J-GLOBAL ID:201102215322959199   整理番号:11A1221977

PSOによるロスレス画像符号化のためのCNN予測器の符号化レート最小化学習法

Coding Rate Minimization Learning Method for CNN Image Predictors in Lossless Image Coding Scheme by Particle Swarm Optimization
著者 (7件):
資料名:
巻: 111  号: 106(NLP2011 25-59)  ページ: 119-124  発行年: 2011年06月23日 
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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本稿では,Paricle Swarm Optimization(PSO)を用い,符号化レートを最小とするセルラーニューラルネットワーク(CNN)による画像予測器の教師付学習手法を提案する。提案手法では,従来予測誤差電力を最小化するよう設計されているCNNによる画像予測器をロスレス符号化性能向上のため,符号化レート最小化をPSOを用いた学習により実現している。特に,本方式で用いられているPSOは評価関数の勾配情報を利用しないため,CNNによる非線形予測器の学習に非常に効果的であると考えられる。様々な標準画像に対し符号化を行い,従来手法と比較し提案手法の有効性を確認した。(著者抄録)
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分類 (1件):
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人工知能 

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