非線形非負行列分解を用いたディープニューラルネットワーク計算手法の開発
| 体系的番号 |
JPMJPR16U6 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJPR16U6.16817689 |
研究代表者 |
今倉 暁 筑波大学, システム情報系, 助教
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| 研究期間 (年度) |
2016 – 2017
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| 概要 | 現在、ディープニューラルネットワーク(DNN)計算法として確率的勾配降下法に基づくバックプロパゲーション法が標準的に用いられており、画像認識を始めとした様々な分野で成功を収めている。本研究課題では、近年発展著しい超大規模並列計算機の高度利用を前提とし、並列計算機との親和性の高い非線形非負行列分解を利用した新しいDNN計算法を開発する。
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| 研究領域 | 情報と未来 |
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