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J-GLOBAL ID：202002283283272096   整理番号：20A2783104

コンパクトCNNにおける空間および時間重みの解釈に対する線形システム理論的アプローチ:モンテカルロ研究【JST・京大機械翻訳】

Linear Systems Theoretic Approach to Interpretation of Spatial and Temporal Weights in Compact CNNs: Monte-Carlo Study

著者 (3件)： Petrosyan Artur (National Research University Higher School of Economics, Moscow, Russia) ,  Lebedev Mikhail (National Research University Higher School of Economics, Moscow, Russia) ,  Ossadtchi Alexey (National Research University Higher School of Economics, Moscow, Russia)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1310  ページ： 365-370  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  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： 脳の信号を解読するためのニューラルネットワークアーキテクチャの解釈は,通常,空間および時間重みの解析に縮小する。対象領域の先験的知識に基づく簡単なアーキテクチャ内の解釈の理論的正当化法を提案した。このアーキテクチャは,BCI IV競争の勝者に対する復号化品質において同等であり,生理学的に意味のある特徴の自動工学を可能にする。アルゴリズムの操作を実証するために,モンテカルロシミュレーションを行い,異なる雑音レベルに対するパターンの復元において顕著な改善を受け,また,復号品質とパターン再構成忠実度の間の関係を調べた。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *モンテカルロ法 ,  アルゴリズム ,  *線形系 ,  雑音指数 ,  復号化 ,  再構成 ,  計算機アーキテクチャ ,  機械学習
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  ニューラルネットワークアーキテクチャ ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ECoG ,  重量の解釈 ,  四肢運動学復号化 ,  深層学習 ,  機械学習 ,  モンテカルロ

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： コンパクト ,  CNN ,  線形システム ,  理論 ,  モンテカルロ ,  研究