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J-GLOBAL ID：201202238260848449   整理番号：12A1031890

非負スパースオートエンコーダによるパーツに基づく画像表現のオンライン学習と汎化

Online learning and generalization of parts-based image representations by non-negative sparse autoencoders

著者 (3件)： LEMME Andre ,  REINHART Rene Felix ,  STEIL Jochen Jakob
資料名： Neural Networks  (Neural Networks)
巻： 33  ページ： 194-203  発行年： 2012年09月 
JST資料番号： T0698A  ISSN： 0893-6080  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オートエンコーダのニューラルネットワークにおける非負スパース符号化に対する効率的なオンライン学習方式を提案する。これは非負符号化のスパース性を最適化する固有自己適応ルールと組み合わせて非負重みを保証する新しいシナプス減衰ルールを含む。オーバーフィッティングを防ぎ,かつネットワークの初期化とサイズにかかわらず極めて類似した符号化が見つかるように,非負性が解空間を限定する。手書き数字と顔の実世界データセットに対して新しい方法をベンチマークする。オートエンコーダは,行列因子分解に基づく関連するオフラインアルゴリズムよりも,高いスパース性と低い再構成誤差を与える。それは正確にかつコストの掛かる計算なしに新しい入力に対して汎化する。これは古典的な行列因子分解の方法とは根本的に異なる。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *教師なし学習 ,  画像符号化 ,  符号器 ,  重みづけ ,  汎化 ,  手書き文字認識 ,  顔画像 ,  因数分解 ,  画像再構成
準シソーラス用語： オートエンコーダ ,  オンライン学習 ,  スパース性 ,  スパース符号化 ,  画像表現 ,  行列因子分解 ,  手書き数字認識 ,  非負性

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： オートエンコーダ ,  パーツ ,  画像表現 ,  オンライン学習 ,  汎化