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J-GLOBAL ID:201902229155594999   整理番号:19A1666615

教師付き学習によるクラウド分類のための仮想サンプル【JST・京大機械翻訳】

Virtual Samples for Cloud Classification via Supervised Learning
著者 (9件):
資料名:
巻: 517  ページ: 80-86  発行年: 2020年 
JST資料番号: W5070A  ISSN: 1876-1100  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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畳込みニューラルネットワーク(CNN)は画像分類タスクに広く使われており,大量の画像サンプルに基づいている。しかし,雲サンプル数の不足は,CNNsを用いて雲を分類するための障害をもたらす。本論文では,教師つき学習を介して仮想クラウドサンプルを生成するために,Wasserstein生成敵ネットワーク(WGAN)を適用することを提案した。その後,異なる数の仮想雲サンプルの下で分類性能を評価するために,深いCNNモデルを微調整した。実験結果は,提案方法の実現可能性を実証した。Copyright 2020 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
図形・画像処理一般  ,  人工知能 
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
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