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J-GLOBAL ID：201702278980878732   整理番号：17A1350025

分散オブジェクトベース表現のための階層的符号化における推論の最適性【Powered by NICT】

Optimality of inference in hierarchical coding for distributed object-based representations

著者 (2件)： Brodeur Simon (NECOTIS, Departement genie electrique et genie informatique, Universite de Sherbrooke, Sherbrooke, Canada) ,  Rouat Jean (NECOTIS, Departement genie electrique et genie informatique, Universite de Sherbrooke, Sherbrooke, Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CWIT  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： 表現学習のための階層的アプローチは,抽象化の多重スケールまたはレベルで関連する特徴をコードする能力を持つ。しかし,ほとんどの階層的手法は階層の最終レベルのみを利用し,またはかなりの量の冗長性を保持するマルチスケール表現を提供する。抽象化の多重レベルにまたがった冗長性を除去するオブジェクトベース表現における構成性の効率的表現のための重要であることを論じた。データ圧縮操作として特徴学習の視点から,著者らは,階層的スパース符号化のための新しい貧欲な推論アルゴリズムを提案した。階層レベルを横断して分布する密集した,重複しないコードへの入力信号を符号化するために使用したL~0ノルム制約を持つ畳込みマッチング追跡。時間信号の簡単なおよび複雑な合成データセットは,符号化効率を評価し,これらの信号のための情報速度に関する理論的下限と比較した。アルゴリズムは簡単で信号のための準最適符号を推定できることを明らかにした経験的証拠。しかし,物体間の強い重なりを持つ複合信号では失敗した。はこのような患者でみられた畳込みマッチング追跡の非効率性を説明した。を最適にコンパクトで分散オブジェクトベース表現を推論におけるL~0ノルム制約を用いることに関連するNP困難最適化問題に関する新しい洞察をもたらした。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： 階層構造 ,  多重化 ,  学習 ,  データ圧縮 ,  NP困難 ,  ノルム ,  *符号化 ,  最適化問題 ,  畳込み ,  冗長性 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： マッチング追跡 ,  スパースコーディング ,  マルチスケール ,  *最適性 ,  *分散オブジェクト , 【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 (5件)： 分散オブジェクト ,  表現 ,  階層的符号化 ,  推論 ,  最適性