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J-GLOBAL ID：201902254003123925   整理番号：19A1119708

エンコーダを用いた生成モデルによるデータ補正とその構造設計への応用【JST・京大機械翻訳】

Data Correction by a Generative Model with an Encoder and its Application to Structure Design

著者 (3件)： Ueda Takaya (College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Kusatsu, Shiga, Japan) ,  Seo Masataka (College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Kusatsu, Shiga, Japan) ,  Nishikawa Ikuko (College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Kusatsu, Shiga, Japan)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11141  ページ： 403-413  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  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： わずかに欠陥のあるデータを修正するために,代替訓練モデルを提案した。発電機は,最初に古典的な一般的加算器ネットワークによって獲得される。そこでは,識別子は実行可能なデータだけで訓練される。次に,発電機の逆マッピングとしての符号器と生成データの実現可能性を判断する分類器の両方を訓練し,最小修正により実行可能なデータを修正するための発電機を導いた。提案した方法を住宅部材配置問題に適用し,地震抵抗に対するあらゆる制約を満足させ,厳密な構造計算により評価した。Copyright 2018 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *構造設計 ,  ネットワーク ,  地震 ,  加算器 ,  構造計算 ,  *符号器 ,  配置問題 ,  *データ補正 ,  *生成モデル
準シソーラス用語： 識別子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 深部生成モデル ,  エンコーダ ,  分類器 ,  データ補正 ,  構造制約

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  進化論一般  (EC03010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： エンコーダ ,  生成モデル ,  データ補正 ,  構造設計 ,  応用