| 大会名称 |
|---|
| 2020年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2020 |
| 発行日 |
| 2020-08-18 |
| セッション番号 |
| 1a |
| セッション名 |
| モデル・アルゴリズム・コンピュテーション |
| 講演日 |
| 2020/09/01 |
| 講演場所(会議室等) |
| a |
| 講演番号 |
| CA-004 |
| タイトル |
| ニューラルネットワークによる記号列の統計的性質の学習 |
| 著者名 |
| 佐藤 哲, |
| キーワード |
| データ圧縮, 深層学習 |
| 抄録 |
| 記号列に含まれる情報量を得るためには，一般に記号列全体の統計的性質を調べることが必要である．そのために既知の様々な統計量を順次計算する手法も考えられるが，近年の深層学習技術の研究によれば，データ系列の局所的・大域的な特徴などの統計的性質をデータから学習可能であることが示されている．そこで本研究では，用意されたデータから統計的性質を学習し，記号列の情報理論的な性質を推定するための技術についての検討結果を示す． |
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