05月23日(Tue) 17:50〜19:30 A会場(ウインクあいち-2F 大ホール)
| 演題番号 | 1A3-5 |
|---|---|
| 題目 | CNNへの競合学習の統合による表現学習の強化 |
| 著者 | 篠崎 隆志(国立研究開発法人 情報通信研究機構 脳情報通信融合研究センター,大阪大学大学院 情報科学研究科) |
| 時間 | 05月23日(Tue) 19:10〜19:30 |
| 概要 | CNNの強力な識別性能の一端は，表現学習と呼ばれる，入力データを効率よく表現する特徴量を学習から獲得することにあると言われている．しかしながら誤差逆伝播法によって学習するCNNでは，入力に近い層の表現学習が弱いという問題があった．本研究ではより強力な表現学習を行う競合学習をCNNに統合するモデルを提案し，その検証を行った．本手法によって多様なデータへのCNNの適用が可能になると期待される． |
| 論文 | PDFファイル |