文献
J-GLOBAL ID：201502259400964109
整理番号：15A0208164
ディープボルツマンマシンを用いた線画の修復
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著者 (2件)：
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資料名：
巻：
2013
号：
CVIM-187
ページ：
WEB ONLY VOL.2013-CVIM-187,NO.30
発行年：
2013年05月23日
JST資料番号：
U0451A
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：
抄録/ポイント
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ディープラーニングの方法は,画像認識の様々なベンチマークテストにおいてよい結果を残しているが,それらは主に畳込みニューラルネットワークを用いた教師あり学習によるものである。一方,画像を学習対象とした無教師学習,特に全結合型の多層ネットワークを用いたものは,必ずしもベンチマークテストで注目されるような結果は残していない。本論文では,ディープボルツマンマシンを用いた多層ネットワークの無教師学習により,線画の生成モデルを学習し線画の欠損修復を行う方法を述べる。その上で自由度を揃え単層のモデルと比較し,全結合型の多層ネットワークの有効性について比較実験を行う。(著者抄録)
シソーラス用語：
シソーラス用語/準シソーラス用語
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準シソーラス用語：
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分類 (3件)：
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
ニューロコンピュータ
, パターン認識
, 図形・画像処理一般
引用文献 (16件)：
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Alex Krizhevsky. Ilya Sutskever, and Geoffrey Hinton. Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In P. Bartlett, F.C.N. Pereira, C.J.C. Burges, L. Bottou, and K.Q. Weinberger, editors, Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 1106-1114. 2012.
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Jurgen Schmidhuber. Multi-column deep neural networks for image classification. In Proceedings of the 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Conference on Computer Vision and Pattern Recognition '12, pp. 3642-3649, Washington, DC, USA, 2012. IEEE Computer Society.
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Geoffrey Hinton and R.uslan Salakhutdinov. Reducing the dimensionality of data with neural networks. Science, Vol. 313, No. 5786, pp. 504 - 507, 2006.
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Geoffrey Hinton, Li Deng, Dong Yu, George Dahl, Abdel rahman Mohamed, Navdeep Jaitly, Andrew Senior, Vincent Vanhoucke, Patrick Nguyen, Tara Sainath, and Brian Kingsbury. Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition. Signal Processing Magazine, 2012.
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Honglak Lee, Roger Grosse, Rajesh Ranganath, and Andrew Ng. Convolutional deep belief networks for scalable unsupervised learning of hierarchical representations. Proceedings of the 26th Annual International Conference on Machine Learning - ICML '09. pp. 1-8. 2009.
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タイトルに関連する用語 (2件)：
タイトルに関連する用語
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