| 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 |
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| 発行日 |
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| ISSN |
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| PDFダウンロード |
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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） |
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| タイトル（英） |
Autoencoders having surplus neurons in a hidden layer |
| サブタイトル（英） |
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| 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(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 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) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第36著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第36著者 所属（和/英） |
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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 |
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| 巻番号（vol） |
vol.43 |
| 号番号（no） |
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| ページ範囲 |
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| ページ数 |
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| 発行日 |
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