位相回復におけるアンサンブル手法の利用に関する一検討(ニューラルネットワーク画像復元及び一般)
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概要
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フーリエ反復アルゴリズムは位相回復の有効な手法として用いられており,最急降下法と対応付けられている.最急降下法に基づいた機械学習においては,複数の学習済みの予測機械を組み合わせるアンサンブル学習法が汎化能力の向上に有効である.本研究では,アンサンブル学習の枠組みを位相回復法に適応し,その有効性について検討する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-01-18
著者
-
郷原 一寿
北海道大学大学院工学研究科量子物理工学専攻
-
塩谷 浩之
室蘭工業大学工学部情報工学科
-
塩谷 浩之
室蘭工業大学工学部
-
郷原 一寿
北海道大学工学部量子物理工学専攻
-
郷原 一寿
北海道大学大学院工学研究科応用物理学専攻
-
郷原 一寿
北海道大学大学院工学研究科
-
川原 宏太
北海道大学大学院 工学研究科
-
前原 洋祐
室蘭工業大学大学院 生産情報システム工学専攻
-
塩谷 浩之
室蘭工大 工
-
前原 洋祐
室蘭工業大学大学院生産情報システム工学専攻
-
Gohara Kazutoshi
Department Of Applied Physics Hokkaido University
-
前原 洋祐
室蘭工業大学大学院情報工学専攻:(現)室蘭工業大学大学院生産情報システム工学専攻
-
塩谷 浩之
室蘭工業大学
-
郷原 一寿
北海道大学大学院 工学研究院
-
前原 洋祐
室蘭工業大学 大学院 生産情報システム工学専攻
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