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アイテム
Adaptive Detrending for Accelerating the Training of Convolutional Recurrent Neural Networks
https://oist.repo.nii.ac.jp/records/1401
https://oist.repo.nii.ac.jp/records/1401864c3285-60eb-4da1-be3a-338777d81e05
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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jnns2018 Minju (269.3 kB)
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| Item type | 会議発表論文 / Conference Paper(1) | |||||
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| 公開日 | 2020-04-24 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Adaptive Detrending for Accelerating the Training of Convolutional Recurrent Neural Networks | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | eng | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||
| 著者 |
Jung, Minju
× Jung, Minju× Tani, Jun |
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| 書誌情報 |
第 28 回 日本神経回路学会全国大会 講演論文集 en : The Proceedings of the 28th Annual Conference of the Japanese Neural Network Society p. 48-49, 発行日 2018-10-24 |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | Convolutional recurrent neural networks (ConvRNNs) provide robust spatio-temporal information processing capabilities for contextual video recognition, but require extensive computation that slows down training. Inspired by detrending methods, we propose “adaptive detrending” (AD) for temporal normalization in order to accelerate the training of ConvRNNs, especially of convolutional gated recurrent unit (ConvGRU). | |||||
| 出版者 | ||||||
| 出版者 | Japanese Neural Network Society | |||||
| 権利 | ||||||
| 権利情報 | © 2018 Japanese Neural Network Society | |||||
| 関連サイト | ||||||
| 識別子タイプ | URI | |||||
| 関連識別子 | http://jnns.org/conference/2018/en/program.html | |||||
| 著者版フラグ | ||||||
| 出版タイプ | AM | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | |||||
