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J-GLOBAL ID：202102245930332692   整理番号：21A0441987

Quick-CapsNet(QCN):カプセルネットワークへの高速代替【JST・京大機械翻訳】

Quick-CapsNet (QCN): A Fast Alternative to Capsule Networks

著者 (3件)： Shiri Pouya (University of Victoria,ECE Department,Victoria,BC,Canada) ,  Sharifi Ramin (University of Victoria,ECE Department,Victoria,BC,Canada) ,  Baniasadi Amirali (University of Victoria,ECE Department,Victoria,BC,Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： AICCSA  ページ： 1-7  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： カプセルネットワーク(CapsNet)[1]における基本的計算ユニットは,カプセル(畳込みニューラルネットワーク(CNNs)における対ニューロン)である。カプセルは,ベクトルを形成する一組のニューロンである。CapsNetはデータの教師つき分類のために使用され,MNIST数字認識データセットに関して最先端の精度を達成して,重複数字を検出する際に従来のCNNを凌駕した。さらに,CapsNetは,MNISTデータセットに対してCNNと比較して,アフィン変換に対してより高いロバスト性を示した。しかし,CapsNetの欠点の一つは遅い訓練と試験である。これは,特に推論中に高速ネットワークを必要とするアプリケーションのボトルネックである。本研究では,高速実時間アプリケーションのためのCapsNetを開発する出発点であるCapsNetに対する高速代替としてQuick-CapsNet(QCN)を導入した。QCNは,より少数のカプセルを生成し,より高速ネットワークをもたらす。QCNは,精度における限界損失のコストでこれを達成する。推論はMNIST,F-MNIST,SVHNおよびCifar-10データセットで5x速かった。QCNをさらに改善するためにデフォルト復号器の代わりにより強力な復号器を採用することによりQCNをさらに強化した。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： ベクトル ,  *ニューロン ,  カプセル ,  復号器 ,  応用プログラム ,  ロバスト性 ,  アフィン変換
準シソーラス用語： 実時間 ,  数字認識 ,  教師付き分類 ,  高速ネットワーク ,  畳込みニューラルネットワーク , 【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 (2件)： カプセル ,  代替