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J-GLOBAL ID：201702261443327002   整理番号：17A0685085

同期ノイズを加えたニューラルネットワーク

Neural Network with Synchronized Noise

著者 (5件)： 東将司 (阿南工高専) ,  生田智敬 (阿南工高専) ,  中村雄一 (阿南工高専) ,  上手洋子 (徳島大 工) ,  西尾芳文 (徳島大 工)
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： 117  号： 18(NLP2017 1-27)  ページ： 47-50  発行年： 2017年05月04日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 深層ネットワークとは,多数の層から構成されるニューラルネットワークである。しかし,このネットワークには局所的な解に陥ってしまう問題がある。この問題の解決のため,これまでドロップアウト法,ネットワークへのノイズの注入などが研究されてきた。本論では,その中でノイズの注入に着目し,従来から研究されている独立的なノイズの他に同期的なノイズを提案した。タイプの異なる2つの学習データについてシミュレーションを行った結果,内部状態がほぼ一様な学習データにおいて,平均誤差,標準偏差の減少が顕著になり,有用性を確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  同期 ,  *機械学習 ,  誤差 ,  平均値 ,  標準偏差

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (6件)：

• 岡谷貴之:画像認識のための深層学習,人工知能学会誌 vol.28(6), pp.962-974, Nov.2013.
• K. He, X. Zhang, S. Ren and J. Sun, ′′Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition,′′ European Conference on Computer Vision, pp.346-361, 2014.
• Y. Bengio, P. Lamblin, D. Propovici, H. Larochelle, B. Sch?lkopf, J. Platt and T. Hoffman, ′′Greedy layer-wise training of deep networks,′′ Advances in neural information processing systems 19, pp.153-160, 2007.
• A. Graves, A.r. Mohamed and G. Hinton, ′′Speech recognition with deep recurrent neural networks,′′ IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, pp.6645-6649, 2013.
• X. Glorot, and Y. Bengio, ′′Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks.′′ International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, pp.249-256, 2010.

タイトルに関連する用語 (2件)： ノイズ ,  ニューラルネットワーク