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J-GLOBAL ID：201702279822617589   整理番号：17A0973857

量子化誤差を考慮したニューラルネットワークの学習手法

著者 (7件)： 廣瀬一俊 (北大 大学院情報科学研究科) ,  安藤洸太 (北大 大学院情報科学研究科) ,  植吉晃大 (北大 大学院情報科学研究科) ,  池辺将之 (北大 大学院情報科学研究科) ,  浅井哲也 (北大 大学院情報科学研究科) ,  本村真人 (北大 大学院情報科学研究科) ,  高前田伸也 (北大 大学院情報科学研究科)
資料名： 人工知能学会人工知能基本問題研究会資料  (SIG-FPAI-C)
巻： 104th  ページ： 1-4  発行年： 2017年08月01日 
JST資料番号： X0830A  ISSN： 2436-4584  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)

シソーラス用語： 量子化誤差 ,  *ニューラルネットワーク ,  *機械学習 ,  量子化 ,  正則化 ,  評価試験 ,  システム評価 ,  精度 ,  データ圧縮 ,  対数量子化
準シソーラス用語： 認識精度

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 量子化誤差 ,  ニューラルネットワーク ,  学習 ,  手法