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J-GLOBAL ID：202002221641222278   整理番号：20A2085372

FLIKMと深層学習アルゴリズムによるWHERE-WHAT分類の計算【JST・京大機械翻訳】

Computing WHERE-WHAT Classification Through FLIKM and Deep Learning Algorithms

著者 (2件)： Balakrishnan Nagaraj (Rathinam Technical Campus, Coimbatore, India) ,  Rajendran Arunkumar (Rathinam Technical Campus, Coimbatore, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 672  ページ： 593-608  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： 物体認識は,意思決定を可視化し,理解し,決定するために,人工知能技術において大きな重要性を獲得した。多くの複雑なアルゴリズムがAIユーティリティを達成する。これらの物体認識法の応用は,医療分野から他の分野,特に産業へ拡張する。文献調査として,多くのシステムまたはアルゴリズムが認識を処理するのに利用できるが,スケーリング,翻訳,回転,および部分特性を有する不変2Dデータに対する精度はマークまではならないと定義する。本論文では,特定の場面の位置または状況を理解するために,効率的な系統的アプローチを開発した。クラスタ化アルゴリズム(FLIKM)と関連した最適化深層学習を,知的自己監視システムを構築するために,この方式で用いた。種々のベンチマークデータセットで評価した最先端システムの実験結果は,94の許容できる精度率を示した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  意思決定 ,  可視化 ,  クラスタ化 ,  物体認識 ,  監視装置 ,  人工知能 ,  二次元 ,  深層 ,  ベンチマーク ,  *学習アルゴリズム ,  文献調査
準シソーラス用語： ソフトコンピューティング ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 深層学習 ,  教師なしクラスタリング ,  ソフトコンピューティング ,  ファジィ局所情報 ,  K-means

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  アルゴリズム ,  計算