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講演抄録/キーワード
講演名 2014-11-18 15:00
[ポスター講演]深層学習による非線形回帰
内山 航田中利幸京大IBISML2014-81
抄録 (和) 深層学習は近年, 様々な分野において高い性能を発揮するアイデアとして注目を集めている. 深層学習に対する従来の研究では, 目的変数が離散値である識別問題に対する応用が主に提案されてきたが, 本研究では目的変数が連続値であるような問題を対象とし, 深層学習を用いた連続値に対する非線形回帰の実験を行った. 本論文では, 実験の結果にもとづき連続値の回帰問題への深層学習の有効性を示す. 
(英) In recent years, deep learning has been attracting a great deal of researchers' attention with its performance reported in various application fields. Most applications of deep learning are classification tasks, in which objective variables are discrete. In this paper we try applying deep learning to nonlinear regression problems. Efficiency of deep learning for nonlinear regression is demonstrated via numerical experiements.
キーワード (和) 深層学習 / 非線形回帰 / パラメータ推定 / ノイズ注入 / / / /  
(英) Deep Learning / Nonlinear Regression / Parameter Estimation / Noise Injection / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 114, no. 306, IBISML2014-81, pp. 345-349, 2014年11月.
資料番号 IBISML2014-81 
発行日 2014-11-10 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IBISML2014-81

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2014-11-17 - 2014-11-19 
開催地(和) 名古屋大学 
開催地(英) Nagoya Univ. 
テーマ(和) 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2014) 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2014-11-IBISML 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) 深層学習による非線形回帰 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Nonlinear Regression Using Deep Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 深層学習 / Deep Learning  
キーワード(2)(和/英) 非線形回帰 / Nonlinear Regression  
キーワード(3)(和/英) パラメータ推定 / Parameter Estimation  
キーワード(4)(和/英) ノイズ注入 / Noise Injection  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 内山 航 / Wataru Uchiyama / ウチヤマ ワタル
第1著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto Univercity (略称: Kyoto Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 田中 利幸 / Toshiyuki Tanaka / タナカ トシユキ
第2著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto Univercity (略称: Kyoto Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2014-11-18 15:00:00 
発表時間 180分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IBISML2014-81 
巻番号(vol) vol.114 
号番号(no) no.306 
ページ範囲 pp.345-349 
ページ数
発行日 2014-11-10 (IBISML) 


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