講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-04-27 15:35
転移学習による信号系列の分類 ○緒方将人・松岡剛志(九州産大) NLP2018-25 |
抄録 |
(和) |
本稿では離散信号系列を規則にもとづき画像で記述し、その信号系列を発生する情報源モデルの分類に畳み込みネットワークの転移学習を適用する。畳み込みネットワークのチャネルがもつエッジ検出やエッジ強調などの画像処理が情報源モデルの特徴を自動的に抽出することにも有効であり、全結合の浅いネットワークより正確にモデ ルを分類できることを計算機実験により調べる。 |
(英) |
We introduce a grayscale image in which brightness and pattern of pixels are determined by samples of a discrete sequence and classify these images for specfying types of information sources through the use of a convolutional neural network (CNN) with transfer learning. Many numerical experiments are carried out to explore whether edge detection and enhancement originated from CNN’s channels are effective in extracting a key feature of types of information sources and CNNs distinguish them more accurately than shallow fully-connected networks. Key words convolutional neural network, transfer learning, discrete sequence, classification |
キーワード |
(和) |
畳み込みネットワーク / 転移学習 / 信号系列 / 分類 / / / / |
(英) |
convolutional neural network / transfer learning / discrete sequence / classification / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 15, NLP2018-25, pp. 121-126, 2018年4月. |
資料番号 |
NLP2018-25 |
発行日 |
2018-04-19 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 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 |
NLP2018-25 |