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
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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．
収録刊行物
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- 第83回全国大会講演論文集
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第83回全国大会講演論文集 2021 (1), 29-30, 2021-03-04
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1050574047121445888
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- NII論文ID
- 170000187235
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- NII書誌ID
- AN00349328
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- Web Site
- http://id.nii.ac.jp/1001/00214713/
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- conference paper
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- データソース種別
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- IRDB
- CiNii Articles