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J-GLOBAL ID：202102225420399456   整理番号：21A2982091

農業における深層学習のアーキテクチャと応用に関するレビュー【JST・京大機械翻訳】

Review on the Architectures and Applications of Deep Learning in Agriculture

著者 (6件)： Liu Jun (Beijing Institute of Structure and Environment Engineering,ETS Solutions (Beijing) Ltd.,Beijing,China) ,  Xu Lifeng (Beijing Institute of Structure and Environment Engineering,ETS Solutions (Beijing) Ltd.,Beijing,China) ,  Cao Xiaobo (Beijing Institute of Structure and Environment Engineering,ETS Solutions (Beijing) Ltd.,Beijing,China) ,  Zhang Kuihua (Beijing Institute of Structure and Environment Engineering,ETS Solutions (Beijing) Ltd.,Beijing,China) ,  Zhang Qiaoshou (Beijing Institute of Structure and Environment Engineering,ETS Solutions (Beijing) Ltd.,Beijing,China) ,  Cai Yukui (Shandong University,School of Mechanical Engineering,Jinan,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICISCE  ページ： 1234-1240  発行年： 2020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： 本論文は,Deep Beliefネットワーク(DBN),AutoEncoders(AE),Convolutional Neural Network(CNN),およびReカレントニューラルネットワーク(RNN),および農業におけるそれらの応用を含む最先端の深層学習ネットワークのアーキテクチャの簡単なレビューである。本論文は次のように組織化した。最初に,いくつかの基本的概念への簡潔な紹介を行い,広く話し言葉を明らかにした。次に,主要な深層学習アーキテクチャを導入し,それらの特性を簡潔に比較した。第3に,農業における上記のアーキテクチャの応用における関連文献を調査することによって,各々の構造の典型的で適切な応用をまとめて,解析した。最後に,深い学習ネットワークの課題と見通しを論じた。Copyright 2021 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： *学習 ,  ネットワーク ,  農業 ,  *計算機アーキテクチャ ,  話し言葉
準シソーラス用語： *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 農業 ,  深層学習 ,  アーキテクチャ ,  応用 ,  レビュー