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J-GLOBAL ID：202102281612925408   整理番号：21A1873514

画像分類のためのテンソルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Tensor Network for Image Classification

著者 (5件)： Chen Guoming (Guangdong University of Education,Department of Computer Science,Guangdong 510303,China) ,  Chen Qiang (Guangdong University of Education,Department of Computer Science,Guangdong 510303,China) ,  Zhu Xiongyong (Guangdong University of Education,Department of Computer Science,Guangdong 510303,China) ,  Chen Yiqun (Guangdong University of Education,Department of Computer Science,Guangdong 510303,China) ,  Yuan Zeduo (Guangdong University of Education,Department of Computer Science,Guangdong 510303,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICDH  ページ： 135-140  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： 本論文では,二値画像分類のためのテンソルフローとテンソルネットワークフレームワークにおける特徴表現と次元縮小法を提案した。カオス画像データは,制限ランクテンソル近似,QR分解と多段テンソル分解による引き込み,いくつかの技法で適切に縮小される。テンソルネットワーク分類器フレームワークにおいて,三つのテンソル内部特徴間の性能を互いに比較した。カオス画像データセットに関するカオス的スケール分類結果に関する二次元電子雲の可視化は,制限ランクテンソル方法と多段階テンソル分解方法が,類似した高精度と優れた次元縮小能力性能を有して,それらの分離可能性性能がQR分解方法より良いことを示した。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： *テンソル ,  可視化 ,  近似法 ,  二次元 ,  次元縮小 ,  カオス ,  二値画像 ,  QR分解
準シソーラス用語： 画像データ ,  *画像分類 ,  高精度 ,  特徴表現 ,  テンソル分解 ,  *テンソルネットワーク , 【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)： 画像分類 ,  テンソルネットワーク