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J-GLOBAL ID：201702261985161424   整理番号：17A1253735

MCA NN:災害情報検出のための多重対応分析ベースのニューラルネットワーク【Powered by NICT】

MCA-NN: Multiple Correspondence Analysis Based Neural Network for Disaster Information Detection

著者 (2件)： Tian Haiman ,  Chen Shu-Ching
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BigMM  ページ： 268-275  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,信頼性の高いビデオイベント検出のための意味論的内容分析フレームワークを提案した。本研究では,個々の浅い学習モデルから学んだ結果を供給するより深い層の類似性の掘進するために一般的なモデルに概念検出結果を改善するための標的とする。深学習モデルと比較して,浅い学習モデルを理解する特徴よりもむしろ記憶した。提案したフレームワークは,多重対応分析(MCA)と多層パーセプトロン(MLP)ニューラルネットワークの強さを統合することにより,浅い学習の問題に取り組んでいる。低レベル特徴は,抽象的高レベル特徴値にMCAベースモデルのための初期入力として採用した。出力値は,より良い理解のためのニューラルネットワークにおける相互作用を含んでいる。議論を提案する能力を獲得した。フレームワークは,ネットワーク出力から各単一フレームの意思決定を解析することによりビデオ分類の最終判断を提供した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 類似性 ,  *ニューラルネットワーク ,  *ネットワーク ,  意味論 ,  モデル ,  信頼性 ,  意思決定 ,  *多重化 ,  多層パーセプトロン ,  録画装置 ,  学習モデル ,  相互作用
準シソーラス用語： 内容分析 ,  イベント検出 ,  *コレスポンデンス分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： MCA ,  災害情報 ,  多重 ,  対応分析 ,  ニューラルネットワーク