@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00092495,
 author = {白川悠太 and 岡谷貴之},
 issue = {30},
 month = {May},
 note = {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．},
 title = {ディープボルツマンマシンを用いた線画の修復},
 year = {2013}
}