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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-09-20 10:20 混合正規分布に基づくニューラルネットワークのスパースベイズ学習 ○早志英朗・内田誠一（九大）  PRMU2018-41 IBISML2018-18 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では混合正規分布に基づくニューラルネットワーク（NN）を提案する．提案法では混合正規分布に基づき構築した識別モデルをNNの構造へ展開することにより，モデルパラメータをNNの重み係数として学習的に獲得できる．また，Sparse Bayesian learningに基づいて重み係数をスパース化することにより，汎化性能を向上させるとともに，混合正規分布のコンポーネント数を自動決定する． |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | ニューラルネットワーク / パターン認識 / 混合正規分布 / スパースベイズ学習 / / / / |
| （英） | neural network / pattern recognition / Gaussian mixture model / sparse Bayesian learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 219, PRMU2018-41, pp. 37-40, 2018年9月. | |
| 資料番号 | PRMU2018-41 | |
| 発行日 | 2018-09-13 (PRMU, IBISML) | |
| ISSN | 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 | PRMU2018-41 IBISML2018-18 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IBISML IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2018-09-20 - 2018-09-21 |
| 開催地（和） | 福岡工業大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 機械学習と実応用 |
| 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 | 2018-09-PRMU-IBISML-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | 混合正規分布に基づくニューラルネットワークのスパースベイズ学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネットワーク / neural network |
| キーワード(2)（和/英） | パターン認識 / pattern recognition |
| キーワード(3)（和/英） | 混合正規分布 / Gaussian mixture model |
| キーワード(4)（和/英） | スパースベイズ学習 / sparse Bayesian learning |
| 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） | 早志 英朗 / Hideaki Hayashi / ハヤシ ヒデアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 内田 誠一 / Seiichi Uchida / ウチダ セイイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-09-20 10:20:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2018-41, IBISML2018-18 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.219(PRMU), no.220(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.37-40 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2018-09-13 (PRMU, IBISML) |
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