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J-GLOBAL ID：202002247685933712   Reference number：20A1708874

A Fine-Tuning Method Using Pruning of Recurrent Neural Network for Prediction of the Anesthetic Effects

麻酔効果予測のためのリカレントニューラルネットワークの枝刈りを用いた微調整法【JST・京大機械翻訳】

Author (4)： Sakuma Yoshitomo (Yokohama National University,Graduate School of Science and Engineering,Yokohama) ,  Kobayashi Takumi (Yokohama National University,Graduate School of Science and Engineering,Yokohama) ,  Sugimoto Chika (Yokohama National University,Graduate School of Science and Engineering,Yokohama) ,  Kohno Ryuji (Yokohama National University,Graduate School of Science and Engineering,Yokohama)
Material： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conf Proc)
Volume： 2020  Issue： ISMICT  Page： 1-5  Publication year： 2020 
JST Material Number： W2441A  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： This paper proposes a fine-tun...

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Thesaurus term： redundancy (property) ,  neuron ,  time varying system ,  *Anesthesia ,  computational complexity ,  predictive control ,  prediction model ,  *recurrent neural network ,  model
Semi thesaurus term： 微調整 , 【Automatic Indexing@JST】

JST classification (1)： Graphic and image processing in general  (JE04010I)

Terms in the title (5)： 麻酔 ,  効果予測 ,  リカレントニューラルネットワーク ,  枝刈り ,  調整法