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J-GLOBAL ID：202002228099730919   整理番号：20A0951061

二次元電気インピーダントモグラフィーのためのニューラルネットワークを用いた教師付き降下法【JST・京大機械翻訳】

Supervised Descent Method Using Neural Networks for 2D Electrical Impedance Tomography
著者 (7件)：
Lin Zhichao

Lin Zhichao について

(State Key Laboratory on Microwave and Digital Communications, Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University,Department of Electronic Engineering,Beijing,China,100084)

State Key Laboratory on Microwave and Digital Communications, Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University,Department of Electronic Engineering,Beijing,China,100084 について

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Guo Rui

Guo Rui について

(State Key Laboratory on Microwave and Digital Communications, Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University,Department of Electronic Engineering,Beijing,China,100084)

State Key Laboratory on Microwave and Digital Communications, Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University,Department of Electronic Engineering,Beijing,China,100084 について

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Zhang Ke

Zhang Ke について

(State Key Laboratory on Microwave and Digital Communications, Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University,Department of Electronic Engineering,Beijing,China,100084)

State Key Laboratory on Microwave and Digital Communications, Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University,Department of Electronic Engineering,Beijing,China,100084 について

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Li Maokun

Li Maokun について

(State Key Laboratory on Microwave and Digital Communications, Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University,Department of Electronic Engineering,Beijing,China,100084)

State Key Laboratory on Microwave and Digital Communications, Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University,Department of Electronic Engineering,Beijing,China,100084 について

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Yang Fan

Yang Fan について

(State Key Laboratory on Microwave and Digital Communications, Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University,Department of Electronic Engineering,Beijing,China,100084)

State Key Laboratory on Microwave and Digital Communications, Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University,Department of Electronic Engineering,Beijing,China,100084 について

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Xu Shenheng

Xu Shenheng について

(State Key Laboratory on Microwave and Digital Communications, Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University,Department of Electronic Engineering,Beijing,China,100084)

State Key Laboratory on Microwave and Digital Communications, Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University,Department of Electronic Engineering,Beijing,China,100084 について

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Abubakar Aria

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(Schlumberger,Houston,Texas,USA)

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資料名：
IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)

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巻： 2019  号： ACES  ページ： 1-2  発行年： 2019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：
抄録/ポイント
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本研究では,2D電気インピーダンストモグラフィのためのニューラルネットワーク(SDMNN)を用いた教師つき降下法の適用を研究した。SDMNNはオフライン訓練とオンライン予測段階を含んでいる。オフライン段階において,ニューラルネットワークは,目的関数を最小化するための一組の降下方向を学習するために反復的に適用される。オンライン段階において,訓練されたニューラルネットワークは,画像再構成のために直接使用することができる。この方式は,ニューラルネットワークの高速収束速度と教師つき降下法(SDM)の良好な一般化能力の利点を結合する。数値結果はこの方法の効率と精度を検証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
シソーラス用語：
シソーラス用語/準シソーラス用語
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*ニューラルネットワーク

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*二次元

二次元 について

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目的関数

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画像再構成

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準シソーラス用語：
シソーラス用語/準シソーラス用語
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電気インピーダンストモグラフィー

電気インピーダンストモグラフィー について

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収束速度

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オンライン

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オフライン

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分類 (1件)：
分類
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図形・画像処理一般 
(JE04010I)

図形・画像処理一般 について

タイトルに関連する用語 (3件)：
タイトルに関連する用語
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教師

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降下

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