並列協調型リカレントネットによる系列画像の学習
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概要
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時系列画像を学習するリカレントニューラルネットワーク(RNN)のための並列協調型アーキテクチャを提案する.原画像を部分画像に分割して複数の小規模RNN(モジュール)の入力とする.全モジュールについて, モジュールの出力層から8近傍で隣接するモジュールの隠れ層へ周辺画像情報を送る協調結合を設定する.モジュールは協調結合を介した入力(協調入力)によって直前の出力画像の情報を学習に利用でき, 全モジュールが学習の同期をとり, 滑らかに, 且つ, 安定的に収束することが可能となる.自然画像系列を用いた評価実験の結果, 提案手法が時系列画像の学習効率を向上させるために有効であることが示された.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-03-13
著者
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