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2014 年度 研究成果報告書

構造モデル学習による一般化性能強化

研究課題

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研究課題/領域番号 25540075
研究種目

挑戦的萌芽研究

配分区分基金
研究分野 知覚情報処理
研究機関早稲田大学

研究代表者

石川 博  早稲田大学, 理工学術院, 教授 (60381901)

研究期間 (年度) 2013-04-01 – 2015-03-31
キーワードコンピュータビジョン
研究成果の概要

CNNにおいては、平行移動で移り合うような神経素子は同じ値になるように訓練し、画像認識においては必須である平行移動による普遍性を持つ特徴をデータから学習させることができる。この平行移動のような一般の変換について同様の効果をめざし、構造の代数的表現と、そのデータ空間におけるセマンティクスを一様に定義することにより、生のデータの中にパターンが存在するかどうかという質問に答えることができる理論の応用を目指した理論的研究を行った。また学習アルゴリズムの応用例として、CNNとsupport vector machine (SVM)によるランドサット衛星画像中の地物認識アルゴリズムを開発した比較した。

自由記述の分野

コンピュータビジョン

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公開日: 2016-06-03  

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