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J-GLOBAL ID：201902286218126910   Reference number：19A2706137

Adaptive structure learning method of deep belief network using neuron generation-annihilation and layer generation

ニューロン生成-消滅と層生成を用いた深層信念ネットワークの適応構造学習法【JST・京大機械翻訳】

Author (4)： Kamada Shin (Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University, Hiroshima, Japan) ,  Ichimura Takumi (Faculty of Management and Information Systems, Prefectural University of Hiroshima, Hiroshima, Japan) ,  Hara Akira (Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University, Hiroshima, Japan) ,  Mackin Kenneth J. (Department of Information Systems, Tokyo University of Information Sciences, Chiba, Japan)
Material： Neural Computing & Applications
Volume： 31  Issue： 11  Page： 8035-8049  Publication year： 2019 
JST Material Number： W0703A  ISSN： 0941-0643  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Germany, Federal Republic of (DEU)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： Recently, deep learning is rec...

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Thesaurus term： Boltzmann machine ,  effectiveness ,  *neuron ,  artificial intelligence ,  network architecture ,  algorithm ,  *deep layer ,  network structure ,  deep neural network
Semi thesaurus term： 分類精度 ,  *構造学習 ,  *信念ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

Author keywords (6)： Deep learning ,  Restricted Boltzmann machine ,  Deep belief network ,  Adaptive structure learning ,  Neuron generation-annihilation ,  Layer generation

JST classification (1)： Artificial intelligence  (JE08000Z)

Terms in the title (5)： ニューロン ,  層 ,  深層 ,  信念ネットワーク ,  適応