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J-GLOBAL ID：201502204141054940   整理番号：15A0993407

深層畳み込みニューラルネットによる画像特徴抽出と転移学習

Image Feature Extraction and Transfer Learning Using Deep Convolutional Neural Networks

著者 (1件)： 中山英樹 (東大 大学院情報理工学系研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 115  号： 146(SP2015 36-49)  ページ： 55-59  発行年： 2015年07月09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)

抄録/ポイント： 画像認識分野において,畳み込みニューラルネット(CNN)は多...

シソーラス用語： 畳込み ,...
準シソーラス用語： ニューラルネット ,...

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分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

引用文献 (43件)：

• 柳井啓司,“一般物体認識の現状と今後 The Current Stateand Future Directions on,“情報処理学会論文誌:コンピュータビジョンとイメージメディア,vol.48,no.SIG 16(CVIM 19),pp.1-24,2007.
• K. Grauman and B. Leibe, Visual object recognition., Morgan & Claypool Publishers, 2011.
• Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner, “Gradientbased learning applied to document recognition,“ Proc. of the IEEE, pp.2278-2324, 1998.
• D.H. Hubel and T.N. Wiesel, “Receptive fields of single neurones in the cat's striate cortex,“ The Journal of physiology, vol.148, pp.574-591, 1959.
• K. Fukushima, “Neocognitron: a self organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position,“ Biological Cybernetics, vol.36, no.4, pp.93-202, 1980.

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層 ,  畳み込み ,  ニューラルネット ,  画像特徴抽出 ,  転移学習