DeepSELF:オープンソース深層自己エンドツーエンド学習フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Koike Tomoya; Qian Kun; Schuller Bjorn W.; Yamamoto Yoshiharu

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205351501001 整理番号：22P0147128

DeepSELF:オープンソース深層自己エンドツーエンド学習フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

deepSELF: An Open Source Deep Self End-to-End Learning Framework

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発行年： 2020年05月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年05月11日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

著者らは,マルチモーダル信号のための深い自己エンドツーエンド学習フレームワークのツールキットとして,オープンソースツールキット,すなわち,深い自己エンドツーエンド学習フレームワーク(深いSELF)を導入した。知る限りでは,一連の最先端の深層学習技術を組み立てる最初の公開ツールキットである。提案した深いSELFツールキットの高い光は,まず,画像,オーディオ,および単一またはマルチチャネルセンサデータを含む多様なマルチモーダル信号を分析するために使用できる。第二に,Fourierまたはウェーブレット変換による前処理,例えばフィルタリングまたはスペクトル画像生成のための多重オプションを提供した。第3に,NN,1D/2D/3D CNN,およびRNN/LSTM/GRUに関する多くのトポロジーをカスタマイズし,一連の事前訓練2D CNNモデル,例えば,AlexNet,VGGNet,ResNetを容易に使用することができる。最後に,これらの特徴以上で,深いSELFは,単一モデルとしてだけでなく,そのような融合としても柔軟に使用できる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 図形・画像処理一般

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