非線形非負行列分解を用いたディープニューラルネットワーク計算手法の開発

体系的課題番号：JPMJPR16U6
実施期間：2016 - 2017
実施機関 (1件)：
研究代表者： ( , システム情報系, 助教 )
DOI： https://doi.org/10.52926/JPMJPR16U6.16817689
研究概要：

現在、ディープニューラルネットワーク(DNN)計算法として確率的勾配降下法に基づくバックプロパゲーション法が標準的に用いられており、画像認識を始めとした様々な分野で成功を収めている。本研究課題では、近年発展著しい超大規模並列計算機の高度利用を前提とし、並列計算機との親和性の高い非線形非負行列分解を利用した新しいDNN計算法を開発する。

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研究制度：＞＞
上位研究課題：情報と未来
研究所管機関：

国立研究開発法人科学技術振興機構

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