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J-GLOBAL ID：201702287642618384   整理番号：17A1730053

5層自動符号器を用いた容易に解釈可能な表現の抽出【Powered by NICT】

Extraction of easily interpretable representation using five-layered autoencoder

著者 (2件)： Shirakawa Shota (Department of Computer Science, Toyohashi University of Technology, Toyohashi, Japan) ,  Fukumura Naohiro (Department of Computer Science, Toyohashi University of Technology, Toyohashi, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICAICTA  ページ： 1-4  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： 深層学習,近年の集中した研究の主題になっているでは,ニューラルネットワークによる恒等写像を学習する自動符号器は,データの特徴を抽出するために重要な役割を果たしている。この方法の一つの欠点は,中間層の適切な特徴を抽出するために必ずしも可能でないことである。本研究では,Fukumuraらによって提案された感覚統合モデルに基づく五層オートエンコーダを検討した。パターン認識のための容易に解釈可能と記号表現を得るために,中間層のニューロンの出力は二値を強制し,入力データは,同じカテゴリーに属している場合にこれらの出力の一部は同じ値をとることを求められている。簡単なパターン認識に焦点を当てた計算機シミュレーションの結果,中間層における望まれる表示を得ることが可能であることを確認した。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： *符号器 ,  ニューラルネットワーク ,  計算機シミュレーション ,  パターン認識 ,  ニューロン ,  写像
準シソーラス用語： 入力データ ,  記号表現 ,  感覚統合 ,  中間層 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (2件)： 符号器 ,  表現