文献

J-GLOBAL ID：201802263781495303   整理番号：18A1415746

深層生成モデルのサンプリングダイナミクスが実現する概念への引き込み

Concept Formation Realized by the Sampling Dynamics in Deep Generative Models

著者 (5件)： 長野祥大 (東大 大学院新領域創成科学研究科) ,  唐木田亮 (産総研 人工知能研究セ) ,  岡田真人 (東大 大学院新領域創成科学研究科) ,  岡田真人 (産総研 人工知能研究セ) ,  岡田真人 (理研 脳科学総合研究セ)
資料名： 人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM)  (人工知能学会全国大会(CD-ROM))
巻： 31st  ページ： ROMBUNNO.1A1-OS-05a-4in1  発行年： 2017年 
JST資料番号： X0580B  ISSN： 1347-9881  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)

抄録/ポイント： 近年,主に画像生成などの分野で深層生成モデルが注目されている。これらのモデルを理解するためには獲得された表現を明らかにする必要がある。我々は,深層生成モデルである変分オートエンコーダーのサンプリングダイナミクスが,多数の学習させた入力パターンの中心,”概念”に一度近づいたあとそれぞれの記憶パターンへ遷移することを示す。本発表では深層ネットワークモデルについて指摘されている仮説も合わせて議論したい。(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *画像合成 ,  モデル ,  符号器 ,  *標本抽出 ,  システムダイナミックス
準シソーラス用語： *サンプリング【統計】 ,  *ディープラーニング ,  *深層学習 ,  深層生成モデル

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層 ,  生成モデル ,  概念 ,  引き込み