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アイテム
深層学習における遺伝的プログラミングによるモデル構成法の一手法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/180801
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/180801f27d9c83-5a62-49af-bb49-7350054d179e
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z79-4C-03.pdf (704.8 kB)
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Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2017-03-16 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 深層学習における遺伝的プログラミングによるモデル構成法の一手法 | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 楽天 | ||||||||
| 著者名 |
平野, 廣美
× 平野, 廣美
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | Neural Network の深層学習においては、層の構成を深くしても勾配の喪失を起こすことなく学習が達成されている。特にResidual Deep Networkにおいては、1kを超す深さが達成されている。この種のネットワークでは、同じような部分構成の層が繰り返されていて、それらの層の部分的な構成については研究者の発想に依るところが大きい。本論では、遺伝的プログラミングを用いてその部分構成を試み、研究者に依らない構成法を提案している。 | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||
| 書誌情報 |
第79回全国大会講演論文集 巻 2017, 号 1, p. 53-54, 発行日 2017-03-16 |
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| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
