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講演抄録/キーワード
講演名 2013-02-21 14:00
自己増殖型ニューラルネットワークを用いた高次元ノンパラメトリック確率密度推定
高橋大志中村圭宏長谷川 修東工大PRMU2012-139
抄録 (和) ノンパラメトリック確率密度推定において, 高次元環境下では, 精度を出すのに必要なサンプル数や計算時間が大きく増加し, いわゆる「ビッグデータ」への対応が難しい. そこで, 自己増殖型ニューラルネットワーク(Self-Organizing Incremental Neural Network) とカーネル密度推定を組み合わせることによって, 高次元環境下において, 高速かつ限られたサンプル数でも一定の精度を出すことに成功した. 
(英) Kernel Density Estimation has problems with high-dimensional and mass data, for example, accuracy and calculation amount. We propose the combination of Self-Organizing Incremental Neural Network and Kernel Density Estimation. This solves these problems and numerical experiments confirm the effectiveness.
キーワード (和) カーネル密度推定 / 自己増殖型ニューラルネットワーク / / / / / /  
(英) Kernel Density Estimation / SOINN / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 112, no. 441, PRMU2012-139, pp. 55-60, 2013年2月.
資料番号 PRMU2012-139 
発行日 2013-02-14 (PRMU) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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PDFダウンロード PRMU2012-139

研究会情報
研究会 PRMU  
開催期間 2013-02-21 - 2013-02-22 
開催地(和) 大阪府立大 
開催地(英)  
テーマ(和) 大規模データベースとパターン認識 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2013-02-PRMU 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 自己増殖型ニューラルネットワークを用いた高次元ノンパラメトリック確率密度推定 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) High-dimensional non-parametric probability density estimation using self organizing incremental neural network 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) カーネル密度推定 / Kernel Density Estimation  
キーワード(2)(和/英) 自己増殖型ニューラルネットワーク / SOINN  
キーワード(3)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 高橋 大志 / Hiroshi Takahashi / タカハシ ヒロシ
第1著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Titech)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 中村 圭宏 / Yoshihiro Nakamura / ナカムラ ヨシヒロ
第2著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Titech)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 長谷川 修 / Osamu Hasegawa / ハセガワ オサム
第3著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Titech)
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講演者 第1著者 
発表日時 2013-02-21 14:00:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 PRMU2012-139 
巻番号(vol) vol.112 
号番号(no) no.441 
ページ範囲 pp.55-60 
ページ数
発行日 2013-02-14 (PRMU) 


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