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アイテム
ディープボルツマンマシンを用いた線画の修復
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/92495
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/924953388156f-a5d3-4442-88e2-8ec2674f8917
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CVIM13187030.pdf (1.0 MB)
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Copyright (c) 2013 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2013-05-23 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | ディープボルツマンマシンを用いた線画の修復 | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 卒論ショートアピール | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 情報処理学会 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 情報処理学会 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| IPSJ | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| IPSJ | ||||||||
| 著者名 |
白川悠太
岡谷貴之
× 白川悠太 岡谷貴之
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | ディープラーニングの方法は，画像認識の様々なベンチマークテストにおいてよい結果を残しているが，それらは主に畳込みニューラルネットワークを用いた教師あり学習によるものである．一方，画像を学習対象とした無教師学習，特に全結合型の多層ネットワークを用いたものは，必ずしもベンチマークテストで注目されるような結果は残していない．本論文では，ディープボルツマンマシンを用いた多層ネットワークの無教師学習により，線画の生成モデルを学習し線画の欠損修復を行う方法を述べる．その上で自由度を揃え単層のモデルと比較し，全結合型の多層ネットワークの有効性について比較実験を行う． | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA11131797 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM） 巻 2013-CVIM-187, 号 30, p. 1-6, 発行日 2013-05-23 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
