深層学習を用いたアルゴリズム的情報理論に基づく類似度推定

情報処理学会

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抄録

データとデータの類似度を測る尺度として，データの種類によらない汎用的な方法は，アルゴリズム的情報理論に基づきデータに含まれる情報量の変化から計算する手法である．しかし情報量の変化を計算することは，汎用的である一方，非常に計算コストが高い．そこで本研究では，コストが高い計算が必要な処理を，予め訓練しておいた深層学習のネットワークによる写像に置き換えることにより，計算コスト削減を図る手法を提案する．

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