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| ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
|---|---|---|---|---|
| 2001-04.pdf | 1.33 MB | Adobe PDF | 見る/開く |
| タイトル: | 深層学習のリッジレット解析にむけた取組み (ウェーブレット解析と信号処理) |
| その他のタイトル: | Toward Ridgelet Analysis of Deep Learning (Wavelet analysis and signal processing) |
| 著者: | 園田, 翔  村田, 昇 |
| 著者名の別形: | Sonoda, Sho Murata, Noboru |
| 発行日: | Jul-2016 |
| 出版者: | 京都大学数理解析研究所 |
| 誌名: | 数理解析研究所講究録 |
| 巻: | 2001 |
| 開始ページ: | 64 |
| 終了ページ: | 73 |
| 論文番号: | KJ00010275362 |
| 抄録: | 深層学習は圧倒的な学習能力を誇る手法として2010年頃から注目を集めている。深層学習で用いる深層ネットワークは, 従来の浅いニューラルネットの合成写像とみなせる。浅いニューラルネットは適当な条件のもとL^{2}空間で稠密なので, 関数近似という観点では深層構造は冗長である。本講演では, ニューラルネットを連続化してリッジレット変換とみなす方法を説明し, 浅いネットワークに対する最近の結果を紹介したあと, 深層構造への展開を検討する。 |
| URI: | http://hdl.handle.net/2433/231458 |
| 出現コレクション: | 2001 ウェーブレット解析と信号処理 |
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