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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Abstract
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.
Journal
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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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Keywords
Details 詳細情報について
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- CRID
- 1050574047121445888
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- NII Article ID
- 170000187235
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- NII Book ID
- AN00349328
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- Web Site
- http://id.nii.ac.jp/1001/00214713/
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- Text Lang
- ja
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- Article Type
- conference paper
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- Data Source
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- IRDB
- CiNii Articles