| 講演名 | 2016-09-05 【招待ショートサーベイ】深層畳み込みニューラルネットと条件付き確率場の融合 齋藤 真樹(PFN), |
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| 抄録(和) | 畳み込みニューラルネットワークはその識別精度の高さからビジョンの問題に対して最も頻繁に利用されているモデルの一つであるが，このモデルを構造学習に応用した場合一般には出力解の変数同士の相関関係を明示的に扱えない．本稿はこの問題に対し条件付き確率場と呼ばれる変数間の相関関係を記述したモデルを利用することで，畳み込みニューラルネットワークの推定精度を改善するための多くの試みについて概説する． |
| 抄録(英) | Although Convolutional Neural Networks are one of the most frequently used methods for solving various types of problems in computer vision, they are not able to explicitly handle the correlation between the output variables of the discriminative model. This paper briefly introduces a lot of studies that aim to improve estimation accuracy of Convolutional Neural Networksby using a Conditional Random Field, which describes the correlation between such variables. |
| キーワード(和) | 畳み込みニューラルネットワーク / 深層学習 / 条件付き確率場 / メッセージパッシング |
| キーワード(英) | Convolutional Neural Networks / Deep Learning / Conditional Random Fields / Message Passing |
| 資料番号 | PRMU2016-73,IBISML2016-28 |
| 発行日 | 2016-08-29 (PRMU, IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / IPSJ-CVIM / IBISML |
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| 開催期間 | 2016/9/5(から2日開催) |
| 開催地（和） | 富山大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | パターン認識・機械学習基盤技術及び一人称視点・注視情報と行動理解 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 前田 英作(NTT) / / 福水 健次(統計数理研) |
| 委員長氏名（英） | Eisaku Maeda(NTT) / / Kenji Fukumizu(ISM) |
| 副委員長氏名（和） | 内田 誠一(九大) / 藤吉 弘亘(中部大) / / 杉山 将(東大) / 鹿島 久嗣(京大) |
| 副委員長氏名（英） | Seiichi Uchida(Kyushu Univ.) / Hironobu Fujiyoshi(Chubu Univ.) / / Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) / Hisashi Kashima(Kyoto Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 近藤 一晃(京大) / 木村 昭悟(NTT) / / 津田 宏治(東大) / 竹内 一郎(名工大) |
| 幹事氏名（英） | Kazuaki Kondo(Kyoto Univ.) / Akisato Kimura(NTT) / / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) / Ichiro Takeuchi(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 大西 正輝(産総研) / 舩冨 卓哉(奈良先端大) / / 神嶌 敏弘(産総研) / 岩田 具治(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masaki Oonishi(AIST) / Takuya Funatomi(NAIST) / / Toshihiro Kamishima(AIST) / Tomoharu Iwata(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media / Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 【招待ショートサーベイ】深層畳み込みニューラルネットと条件付き確率場の融合 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Invited Short Survey] Integration of Convolutional Neural Networks and Conditional Random Fields |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Networks |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 条件付き確率場 / Conditional Random Fields |
| キーワード(4)（和/英） | メッセージパッシング / Message Passing |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 齋藤 真樹 / Masaki Saito |
| 第 1 著者 所属（和/英） | プリファードネットワークス株式会社(略称：PFN) Preferred Networks, inc.(略称：PFN) |
| 発表年月日 | 2016-09-05 |
| 資料番号 | PRMU2016-73,IBISML2016-28 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | PRMU-208,IBISML-209 |
| ページ範囲 | pp.157-162(PRMU), pp.157-162(IBISML), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-08-29 (PRMU, IBISML) |