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J-GLOBAL ID：201702271447100612   整理番号：17A1730658

符号化性能に及ぼす自動符号器の基本パラメータの効果の検討【Powered by NICT】

Examination of the effect of the basic parameters of the auto-encoder on coding performance

著者 (2件)： Calisan Mucahit (Bingol UEniversitesi Teknik Bilimler Meslek Yueksek Okulu, Bilgisayar Programciligi Boluemue Bingol, Tuerkiye) ,  Talu M. Fatih (Inonue UEniversitesi Muehendislik Fakueltesi, Bilgisayar Muehendisligi Boluemue Malatya, Tuerkiye)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IDAP  ページ： 1-5  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： 本研究では,文献で低い空間(autocoding)と「自己符号器」として知られている高次元データを表現できる人工学習アプローチは,予め定義された準備数学モデルを用いなくても詳細に調べた。,従来の特徴抽出法(H OG,シフト,SURF,ウェーブレット,など)の代わりに用いることができる,この方法の最も重要な特徴は,データ固有特徴を抽出する能力である。実際(MNIST)と合成データを適用することにより,この方法のパラメータの成功に及ぼす影響を測定し,その結果を表形式で示した。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： 波束 ,  *符号器 ,  *符号化 ,  特徴抽出 ,  学習 ,  数学モデル
準シソーラス用語： 高次元データ , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (3件)： 符号化 ,  符号器 ,  パラメータ