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J-GLOBAL ID：201802278755342494   整理番号：18A1435505

条件デコンボリューションに基づく対抗ネットワークの画像認識方法【JST・京大機械翻訳】

Image Recognition With Conditional Deep Convolutional Generative Adversarial Networks

著者 (5件)： Tang Xianlun (重慶郵電大学計算机科学与技術学院 重慶400065) ,  Du Yiming (重慶郵電大学計算机科学与技術学院 重慶400065) ,  Liu Yuwei (重慶郵電大学自動化学院 重慶400065) ,  Li Jiaxin (重慶郵電大学自動化学院 重慶400065) ,  Ma Yiwei (重慶郵電大学自動化学院 重慶400065)
資料名： Zidonghua Xuebao  (Zidonghua Xuebao)
巻： 44  号： 5  ページ： 855-864  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2134A  ISSN： 0254-4156  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 生成対抗ネットワーク(Generativeadversarialnetworks,GAN)は現在のホットドアの生成式モデルである。デコンボリューションネットワーク(DeepconvolutionalGAN,DCGAN)は,伝統的に対抗ネットワークを生成する。コンボリューションニューラルネットワーク(Convolutionalneuralnetworks,CNN)を用いて教師なし訓練を行った。条件生成対抗ネットワーク(ConditionalGAN,CGAN)はGANの上で条件拡張を条件モデルに拡張する。深さコンボリューションと結合して,ネットワークと条件の生成に対抗するネットワークの長所を生み出して,条件深度コンボリューション生成の対抗ネットワークモデル(Conditional-DCGAN,C-DCGAN)を確立した。コンボリューションニューラルネットワークの強力な特徴抽出能力を利用して,条件支援生成サンプルを用いて,この構造を最適化改良して,画像認識に適用した。この方法は,画像認識の精度を効果的に改善することができた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  ニューラルネットワーク ,  *ネットワーク ,  *畳込み ,  *画像認識 ,  特徴抽出 ,  *デコンボリューション
準シソーラス用語： ネットワークモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Generative adversarial network(GAN) ,  convolutional neural networks(CNN) ,  conditional models ,  feature extraction ,  image recognition

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (2件)： デコンボリューション ,  画像認識