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J-GLOBAL ID：202102239887590708   整理番号：21A0961602

nAULSに基づくデータセットの複雑性評価に関する検討

A Note on Dataset Complexity Assessment Based on nAULS

著者 (4件)： LI Guang (北大 大学院情報科学院) ,  藤後廉 (北大 数理・データサイエンス教育研究セ) ,  小川貴弘 (北大 大学院情報科学研究院) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究院)
資料名： 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  (Joint Convention Record, the Hokkaido Chapters of the Institutes of Electrical and Information Engineers, Japan (CD-ROM))
巻： 2020  ページ： ROMBUNNO.67  発行年： 2020年10月30日 
JST資料番号： L1739B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 1 はじめに. 近年,Deep Convolutional Neural Networks(DCNNs)の発展に伴い,機械学習手法の分類精度が向上している[1,2].しかしながら,一般にDCNNの学習には膨大な計算時間が必要であり,学習が完...【本文一部表示】

シソーラス用語： モンテカルロ法 ,  固有値 ,  測度 ,  対称性 ,  ベクトル ,  確率分布 ,  期待値 ,  スペクトル ,  計算量 ,  符号器 ,  Gauss模型 ,  *Laplace演算子 ,  機械学習 ,  隣接行列 ,  評価指標

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： データセット ,  複雑性 ,  評価