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J-GLOBAL ID：201202295376803160   整理番号：12A1554698

深いアーキテクチャ構築における拡張性ある積層と学習

SCALABLE STACKING AND LEARNING FOR BUILDING DEEP ARCHITECTURES

著者 (3件)： DENG Li (Microsoft Res., Redmond, USA) ,  YU Dong (Microsoft Res., Redmond, USA) ,  PLATT John (Microsoft Res., Redmond, USA)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2012 Vol.3  ページ： 2133-2136  発行年： 2012年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： パターン認識で成功した深いニューラルネットワーク(DNN)における深いアーキテクチャに対する並列学習アルゴリズムの問題を解消するため,各モジュールにおける凸学習問題と深いアーキテクチャの構築における簡易処理モジュール積層方式を提供する深い積層ネットワーク(DSN)を提案し,このDSNを更に改善する微調整を加え,非凸性を導入した。DNSにおける学習は完全にバッチモードであり,並列訓練を可能し,膨大な訓練データでも拡張性がある。提案DSN学習アルゴリズムはDNNと比べ高い分類精度を実現する一方,並列化実現が可能なことを画像/音声分類タスクの実験結果で実証した。

シソーラス用語： *パターン認識 ,  *分類 ,  ニューラルネットワーク ,  *学習アルゴリズム ,  層 ,  凸形 ,  スケーラビリティ【計算機】 ,  精度
準シソーラス用語： 音声分類 ,  *画像分類 ,  深いニューラルネットワーク ,  積層 ,  非凸性 ,  分類精度

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： アーキテクチャ ,  構築 ,  拡張性 ,  学習