@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00113686,
 author = {佐藤, 信 and Makoto, Satoh},
 issue = {15},
 month = {Feb},
 note = {ディープオートエンコーダ (DAE) を用いた形状学習データの生成手法を提案する．提案では始めに，与えられた曲線データを DAE の入力として，Continuous RBM を用いて曲線形状を学習する．次に，学習した DAE を用いて，学習形状を補間する曲線形状をデコードすることにより，類似の形状を生成する．そして，生成した曲線形状から形状画像データを生成し，これらの画像データを機械学習の形状学習データとする．, This paper presents a method for learning set generation using a deep autoencoder(DAE). In the method, first given curve shapes are fed into an autoencoder(DAE) to be learned with continuous RBM. Then similar shapes are generated by decoding interpolating shapes of training curve shapes using trained DAE. Shape images will be generated from the generated cerve shapes, and the generated shape images will be used as shape learning set.},
 title = {ディープオートエンコーダにより生成した補間形状を用いた形状学習データ生成},
 year = {2015}
}