電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
技報オンライン
‥‥ (ESS/通ソ/エレソ/ISS)
技報アーカイブ
‥‥ (エレソ/通ソ)
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2018-01-18 18:05
エンタングルメント・エントロピーに基づく畳み込みニューラルネットワークと主成分分析に基づく畳み込みニューラルネットワーク
江口 脩田中 勝福岡大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 本稿では,主成分分析を用いてデータに応じて処理を行うCNNとエンタングルメント・エントロピーを用いてデータに応じて処理を行うCNNの違いを考察する.エンタングルメント・エントロピーを用いてデータに応じて処理を行うCNNは,一般のCNNで用いられるプーリングとドロップアウトを排除し,エンタングルメント・エントロピーに基づきそれぞれのデータごとに不必要な情報を適切に選択する情報量に基づく学習法である.具体的には,エンタングルメント・エントロピーに基づく特異値分解を用いた不必要な情報の削減を行う.一方,画像処理の分野において,特異値分解を用いた画像圧縮は,主成分分析の寄与率に基づいてしばしば行われる.主成分分析を用いてデータに応じて処理を行うCNNは,もとのデータの主成分分析の寄与率に基づく次元の縮約を用いた学習法である. 
(英) In this paper, we study the differences in the CNN performing processing in accordance with the data using the CNN and entanglement entropy for performing processing in accordance with the data using the principal component analysis. CNN performing processing in accordance with the data using the entanglement entropy eliminates pooling and dropouts used in general CNN, proper selection of unnecessary information for each data based on entanglement entropy Based on the amount of information to be learned. Specifically, unnecessary information reduction using singular value decomposition based on entanglement and entropy is performed. On the other hand, in the field of image processing, image compression using singular value decomposition is often performed based on the contribution ratio of principal component analysis. CNN performing processing in accordance with the data using the principal component analysis is a learning method using about contraction of dimensions based on the contribution rate of principal component analysis of the original data.
キーワード (和) 量子力学 / エンタングルメント・エントロピー / 主成分分析 / 特異値分解 / 畳み込みニューラルネットワーク / / /  
(英) quantum mechanics / entanglement entropy / principal component analysis / singular value decomposition / convolutional neural network / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 391, PRMU2017-129, pp. 141-146, 2018年1月.
資料番号 PRMU2017-129 
発行日 2018-01-11 (PRMU, MVE) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 PRMU MVE IPSJ-CVIM  
開催期間 2018-01-18 - 2018-01-19 
開催地(和) 大阪府立大学 
開催地(英)  
テーマ(和) AR,VR関連技術とその応用 
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 2018-01-PRMU-MVE-CVIM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) エンタングルメント・エントロピーに基づく畳み込みニューラルネットワークと主成分分析に基づく畳み込みニューラルネットワーク 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Convolutional Neural Network based on Entanglement Entropy and Convolutional Neural Network based on Principal Component Analysis 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 量子力学 / quantum mechanics  
キーワード(2)(和/英) エンタングルメント・エントロピー / entanglement entropy  
キーワード(3)(和/英) 主成分分析 / principal component analysis  
キーワード(4)(和/英) 特異値分解 / singular value decomposition  
キーワード(5)(和/英) 畳み込みニューラルネットワーク / convolutional neural network  
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) 江口 脩 / Shu Eggchee / エグチ シュウ
第1著者 所属(和/英) 福岡大学 (略称: 福岡大)
Fukuoka University (略称: Fukuoka Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 田中 勝 / Masaru Tanaka / タナカ マサル
第2著者 所属(和/英) 福岡大学 (略称: 福岡大)
Fukuoka University (略称: Fukuoka Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第3著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者
発表日時 2018-01-18 18:05:00 
発表時間 25 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 IEICE-PRMU2017-129,IEICE-MVE2017-50 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.391(PRMU), no.392(MVE) 
ページ範囲 pp.141-146 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-PRMU-2018-01-11,IEICE-MVE-2018-01-11 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会