Restricted Boltzmann MachineにおけるWalking Distanceの測定と安定性に関する考察

URI http://harp.lib.hiroshima-u.ac.jp/pu-hiroshima/metadata/12309
ファイル
タイトル
Restricted Boltzmann MachineにおけるWalking Distanceの測定と安定性に関する考察
別タイトル
A Convergence of Energy Function in Restricted Boltzmann Machine by Walking Distance
著者
氏名 鎌田 真
ヨミ カマダ シン
別名 Kamada Shin
氏名 市村 匠
ヨミ イチムラ タクミ
別名 Ichimura Takumi
氏名 原 章
ヨミ ハラ アキラ
別名 Hara Akira
氏名 田村 慶一
ヨミ タムラ ケイイチ
別名 Tamura Keiichi
抄録

Restricted Boltzmann Machine (RBM) is a
generative stochastic artificial neural network and energybased model for unsupervised learning. Recently, RBM can
be used as a method of pre-training in Deep Learning. In the type of layerd neural networks, the generation method of neurons was proposed according to the training situation. In this method, Walking Distance which is fluctuation of weight vector can be measured. In this paper, some experimental results about Walking Distance measured in
RBM are executed by using the pictures collected in Smart Phone based Participatory Sensing system.

内容記述

開催日:平成27年7月18日
会場:広島市立大学

掲載雑誌名
2015 IEEE SMC Hiroshima Chapter 若手研究会講演論文集
開始ページ
125
終了ページ
128
出版年月日
2015
出版者
IEEE SMC Hiroshima Chapter
寄与者
市村匠
本文言語
日本語
資料タイプ
会議発表論文
著者版フラグ
出版社版
区分
pu-hiroshima