品川 政太朗 SHINAGAWA Sitaro

ID:9000300662588

東北大学電気情報通信研究所ブレインウェア実験施設:東北大学電気情報通信研究所ナノ・スピン実験施設 Laboratory for Brainware/Laboratory for Nanoelectoronics and Spintoronics Reserch Institute of Electorical Communication, Tohoku University First University (2014年 CiNii収録論文より)

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論文一覧:  2件中 1-2 を表示

  • プレトレーニングで得られるディープニューラルネットワークの学習初期値に関する考察 (ニューロコンピューティング)

    品川 政太朗 , 早川 吉弘 , 小野美 武 [他] , 中島 康治

    ディープラーニングを行うニューラルネットを構成する代表的手法として、層ごとにRestricted Boltzmann Machine(RBM)やAuto Encoder(AE)を貧欲に学習するLayer-wise Pre-training(プレトレーニング)が提案されている。これによって得られた学習パラメータ(荷重値、バイアス)を階層型ニューラルネットワークの初期値とすることで、性能の高い多層ニュ …

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 114(326), 11-14, 2014-11-21

  • 学習パラメータを離散化した制限付きボルツマンマシンの学習の検討 (非線形問題)

    品川 政太朗 , 早川 吉弘 , 佐藤 茂雄 [他] , 小野美 武 , 中島 康治

    近年,機械学習の分野で,現実的な多層の階層型ニューラルネットワーク(Deep Neural Network,DNN)の学習手法が「ディープラーニング」と呼ばれ注目を集めている.DNNの構築には制限つきボルツマンマシン(RBM)やオートエンコーダ(AE)によって各層間ごとに事前学習を行う、という手法が有効でよく用いられているが、その分計算時間がかかるという難点がある.これを解決する方法のひとつとして …

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 114(113), 37-40, 2014-06-30

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