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低ランク近似技法の深層学習への適用
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214633
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214633dbc0f98a-f0f6-420f-889e-473d73f12c0d
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z83-2H-05.pdf (226.8 kB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2021-03-04 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 低ランク近似技法の深層学習への適用 | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | コンピュータシステム | |||||||
| 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 | ||||||||
| 山梨大 | ||||||||
| 著者名 |
板垣, 翼
× 板垣, 翼
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 深層学習の登場は画像処理や自然言語処理などの各分野を大きく発展させている．そこで扱うタスクの複雑化は深層ニューラルネットワーク（DNN）や畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を始めとしたモデルの複雑化を招き，重みパラメータの増大に繋がるが，近年ではスパースモデリングというモデル圧縮技術により改善されてきた．一方でモデルへ与える入力データの圧縮化に関してはあまり研究が行われていない．本研究では深層学習モデルに与える入力データの効率的な圧縮方法として，行列の近似圧縮技術として用いられている低ランク近似技法を利用した圧縮方法を試みその性能を調査した． | |||||||
| 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83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 39-40, 発行日 2021-03-04 |
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| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
