学習中に自己組織化された方法で最適なネットワーク構造を見つける適応構造ディープビリーフネットワーク（Adaptive DBN）を開発しました。アダプティブDBNは、各レイヤーがアダプティブ制限付きボル

arxiv_reader のブックマーク 2021/10/26 12:16

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4710261836757618114/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2110.12700v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2110.12700v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2110.12700v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">SDNET2018を使用したコンクリート構造物の画像ベースの亀裂検出のためのディープビリーフネットワークの適応構造学習</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/adversarial">adversarial</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/human">human</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">学習中に自己組織化された方法で最適なネットワーク構造を見つける適応構造ディープビリーフネットワーク（Adaptive DBN）を開発しました。アダプティブDBNは、各レイヤーがアダプティブ制限付きボル</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211026#bookmark-4710261836757618114"><span class="datetime-body">2021/10/26 12:16</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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