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講演抄録/キーワード
講演名 2018-09-21 13:30
[ショートペーパー]Unscented transformを用いたGANの事前学習
金井関利NTT/慶大)・藤原靖宏NTT)・足立修一慶大PRMU2018-61 IBISML2018-38
抄録 (和) 本稿ではUnscented transform(UT)を使ったGenerative adversarial network(GAN)の事前学習を提案する.深層学習を使った生成モデルの技術の一つとしてGAN がある.GAN は生成器と識別器の二つのニューラルネットワークを持ち,それぞれデータの生成とデータか生成器の出力かの識別とを行いデータの生成分布を学習する.GAN の学習に,非線形な関数の出力の分散と平均を効率よく求めることのできるUT を用いることで,低計算量でデータ分布のおおよその特徴を事前に学習させて効率的に学習させる手法を検討する. 
(英) (Available after conference date)
キーワード (和) Generative adversarial networks / 事前学習 / 深層学習 / Unscented transform / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 220, IBISML2018-38, pp. 155-156, 2018年9月.
資料番号 IBISML2018-38 
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 PRMU2018-61 IBISML2018-38

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 IBISML 
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) Unscented transformを用いたGANの事前学習 
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) Generative adversarial networks /  
キーワード(2)(和/英) 事前学習 /  
キーワード(3)(和/英) 深層学習 /  
キーワード(4)(和/英) Unscented transform /  
キーワード(5)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 金井 関利 / Sekitoshi Kanai / カナイ セキトシ
第1著者 所属(和/英) NTT ソフトウェアイノベーションセンタ/慶応義塾大学 (略称: NTT/慶大)
NTT Software Innovation Center/Keio University (略称: NTT/Keio Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤原 靖宏 / Yasuhiro Fujiwara / フジワラ ヤスヒロ
第2著者 所属(和/英) NTT ソフトウェアイノベーションセンタ (略称: NTT)
NTT Software Innovation Center (略称: NTT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 足立 修一 / Shuichi Adachi / アダチ シュウイチ
第3著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2018-09-21 13:30:00 
発表時間 10分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 PRMU2018-61, IBISML2018-38 
巻番号(vol) vol.118 
号番号(no) no.219(PRMU), no.220(IBISML) 
ページ範囲 pp.155-156 
ページ数
発行日 2018-09-13 (PRMU, IBISML) 


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