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アイテム
再帰を用いた深層学習による時系列データの学習
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/145696
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/14569626a6826a-0b78-4e8a-acce-8379ea6ca329
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Kansai2015013.pdf (212.4 kB)
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Copyright (c) 2015 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Branch(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2015-09-18 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 再帰を用いた深層学習による時系列データの学習 | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 社会知能 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 神戸大学、神戸大学、神戸大学 | ||||||||
| 著者名 |
水川, 徳之、松原 崇、上原 邦昭
× 水川, 徳之、松原 崇、上原 邦昭
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 単純な再帰ニューラルネットワークは、長い時系列データの学習が遅い、離れたデータ同士の相関を得にくいなどの欠点があるが、これを解決するため に特化したLSTMを用いることなく、より汎用性を保ったまま改良する方法を検討する。 | |||||||
| 書誌情報 |
2015年度 情報処理学会関西支部 支部大会 講演論文集 巻 2015, 発行日 2015-09-18 |
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| ISSN | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
| 収録物識別子 | 1884-197X | |||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
