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J-GLOBAL ID：201802283958216801   整理番号：18A0200151

多様な作業空間を用いた専門家の深部混合物【Powered by NICT】

Deep Mixture of Experts with Diverse Task Spaces

著者 (5件)： Fan Jianping ,  Zhao Tianyi ,  Kuang Zhenzhong ,  Yu Zhou ,  Yu Jun
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICMLA  ページ： 721-725  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： 本論文では,深いCNN(AlexNet)のセットを組み合わせた多様な作業空間を持つシームレスによる大規模視覚認識(例えば,千オブジェクトクラスの認識十)を支援するために開発した深い混合アルゴリズム,例えば,そのような塩基深いCNN(すなわち,多様な専門家)は十~千オブジェクトクラスのよりもむしろオブジェクトクラスの同一セットの異なるサブセットを認識するために訓練した。著者らの実験結果は,筆者らの深部混合物アルゴリズムは大規模視覚認識に非常に競争力のある結果を達成できることを実証した。Copyright 2018 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： アルゴリズム ,  部分集合 ,  *作業空間 ,  視認
準シソーラス用語： オブジェクトクラス ,  シームレス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 研究開発  (KA01040J) ,  作業研究  (KB03040A) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  マーケティング  (KA06020W) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (3件)： 作業空間 ,  深部 ,  混合物