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J-GLOBAL ID：202002245480900566   整理番号：20A1997280

畳込みニューラルネットワーク研究に対する可視化法の評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of Visualization Methods’ Effect on Convolutional Neural Networks Research

著者 (3件)： Tang Haijing (Sch. of Comp. Sci. & Tech., Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Wang Yiru (Sch. of Comp. Sci. & Tech., Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Yang Xu (Sch. of Comp. Sci. & Tech., Beijing Institute of Technology, Beijing, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ACAI 2018  ページ： 1-5  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 近年,人工知能と機械学習の分野における重要な研究ホットスポットとして,畳み込みニューラルネットワークは実質的なブレークスルーを遂げ,広く使用されてきた。その構造をよりよく探索し理解するため,ますます多くの研究者が,畳み込みニューラルネットワークの可視化へのそれらの研究の焦点をシフトさせた。ニューラルネットワークから学習し,特徴を調べた。それらを畳込みニューラルネットワークにおけるパラメータ調整と最適化に適用し,良好な結果を得た。本論文では,畳み込みニューラルネットワークの基本構造を最初に記述した。第二に,いくつかの一般的に使用される体積とニューラルネットワークモデルを導入する。最後に,畳込みニューラルネットワーク可視化技術を評価した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *ニューラルネットワーク ,  *可視化 ,  人工知能 ,  ホットスポット ,  機械学習
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 人工知能 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  機械学習 ,  可視化

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 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  研究 ,  可視化 ,  評価