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講演抄録/キーワード
講演名 2019-06-13 13:15
中間層に余剰ニューロンを持った自己符号化器
鈴木章央田向 権九工大
抄録 (和) 未知データを教師あり学習を用いて見分けるのは難しい.本研究では,自己符号化器(Autoencoder,AE)を用いて未知データの検出を行う.AEの中間層に余剰ニューロンを持たせることで,未知データを新たに表現するための余地を持たせる.このAEに対して,学習させたいデータに対して余剰ニューロンが反応しないように学習させる.一方で,そうではないデータに対しては反応するように学習を進めていく.学習後のAEにおいて,余剰ニューロンは学習データには反応しなくなるため,ニューロンの活性度から,入力したデータが学習済みのデータか未知のデータか見分けやすくなる.提案手法について,グレースケールの衣料品画像データセットを用いた検証実験を行い,その結果を報告する. 
(英) Unknown data is not compatible with a supervised training. This study employ autoencoders (AEs) to detect unknwon data. The AEs has surplus neurons in a hidden layer and gets a space to represent unknown data. In the proposed AEs, the surplus neurons are trained not to be reacted for target data, while they are trained to be reacted against non-target data. By this training method, the surplus neurons become to react except target data. This paper reports validation results using grayscale clothing image dataset.
キーワード (和) 深層学習 / 自己符号化器 / 未知データ / / / / /  
(英) Deep Learning / Autoencoders / Unknown Object / / / / /  
文献情報 映情学技報
資料番号  
発行日  
ISSN  
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研究会情報
研究会 IEICE-SIS IPSJ-AVM 3DMT  
開催期間 2019-06-13 - 2019-06-14 
開催地(和) 福江文化会館 
開催地(英) Fukue Culture Center 
テーマ(和) 知的マルチメディアシステム, 組込み応用システム, 立体映像技術, 一般 
テーマ(英) Intelligent Multimedia Systems, Applied Enbedded Systems, Three-Dimensional Image Technology (3DIT), etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IEICE-SIS 
会議コード 2019-06-SIS-AVM-3DIT 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 中間層に余剰ニューロンを持った自己符号化器 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Autoencoders having surplus neurons in a hidden layer 
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) 自己符号化器 / Autoencoders  
キーワード(3)(和/英) 未知データ / Unknown Object  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 鈴木 章央 / Akihiro Suzuki / スズキ アキヒロ
第1著者 所属(和/英) 九州工業大学 (略称: 九工大)
Kyushu Institute of Technology (略称: KYUTECH)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 田向 権 / Hakaru Tamukoh / タムコウ ハカル
第2著者 所属(和/英) 九州工業大学 (略称: 九工大)
Kyushu Institute of Technology (略称: KYUTECH)
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講演者 第1著者 
発表日時 2019-06-13 13:15:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 IEICE-SIS 
資料番号  
巻番号(vol) vol.43 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


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