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J-GLOBAL ID：201602287490283053   Reference number：16A0723829

Non-linear Embedded Feature Extraction Method using Comb-shaped Neural Network

非線形埋込み型特徴量選択のための単結合ニューラルネットワークの提案

Author (6)： SUDO AKIHITO (東大 生産技研) ,  HIGUCHI TOMOYUKI (統計数理研) ,  NAKANO SHIN'YA (統計数理研) ,  SAITO MASAYA (統計数理研) ,  YABE TAKAHIRO (東大 生産技研) ,  SEKIMOTO YOSHIHIDE (東大 生産技研)
Material： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
Volume： 116  Issue： 121(IBISML2016 1-8)  Page： 127-131  Publication year： Jun. 27, 2016 
JST Material Number： S0532B  ISSN： 0913-5685  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *Machine Learning ,  *neural network (biomodel) ,  modeling ,  *nonlinearity ,  *feature extraction ,  network structure ,  embedding ,  mathematical model ,  pattern recognition ,  addition (algebra) ,  function approximation ,  learning algorithm ,  demonstration experiment ,  deep learning ,  feature quantity ,  Linear Models ,  feedforward neural network
Semi thesaurus term： feedforward neural network ,  Kernel method ,  addition

JST classification (1)： Artificial intelligence  (JE08000Z)

Terms in the title (6)： 非線形 ,  埋込み ,  特徴量 ,  単結合 ,  ニューラルネットワーク ,  提案