Analysis of latent variables in deep learning and their compositional methods

深度学习中的潜变量分析及其构成方法

基本信息

  • 批准号:
    23K11266
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 3万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2023-04-01 至 2026-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

神野 健哉其他文献

Dropout とBatch Normalization の効果の検証
验证 Dropout 和 Batch Normalization 的效果
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    代 美月;神野 健哉
  • 通讯作者:
    神野 健哉
AutoEncoderによる顔の向き変換
使用 AutoEncoder 进行人脸方向转换
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    岡本 紗季;神野 健哉
  • 通讯作者:
    神野 健哉
ヒステリシスニューラルネットとPSO、そして機械学習
迟滞神经网络、PSO 和机器学习
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Takumi Genka;Kenya Jin'no;神野 健哉
  • 通讯作者:
    神野 健哉
音声のスペクトラル包絡と微細構造に着目した雑音除去手法の提案
提出一种关注语音谱包络和精细结构的噪声去除方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    布川 大知;神野 健哉
  • 通讯作者:
    神野 健哉
SVRによるモーションキャプチャの欠損データの補間
使用 SVR 对运动捕捉中的缺失数据进行插值
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    岡 晴香;神野 健哉
  • 通讯作者:
    神野 健哉

神野 健哉的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('神野 健哉', 18)}}的其他基金

ヒステリシスニューラルネットのダイナミクス解析と組合せ最適化問題への応用
滞环神经网络的动力学分析及其在组合优化问题中的应用
  • 批准号:
    11750335
  • 财政年份:
    1999
  • 资助金额:
    $ 3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
ヒステリシス素子を含む大規模非線形回路網のダイナミクス解析と画像処理への応用
包括磁滞元件在内的大规模非线性网络的动力学分析及其在图像处理中的应用
  • 批准号:
    09750434
  • 财政年份:
    1997
  • 资助金额:
    $ 3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)

相似海外基金

ニューロンの多階層エピジェネティクス情報の潜在変数モデルによる記憶の解明
使用神经元多级表观遗传信息的潜在变量模型阐明记忆
  • 批准号:
    22K19823
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
罰則付き推定による潜在変数モデルの識別と消費者行動分析
使用惩罚估计识别潜在变量模型和消费者行为分析
  • 批准号:
    22K13496
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
潜在変数に基づく多変量アウトカムに対する治療効果推定方法の開発について
开发一种基于潜在变量估计治疗效果对多变量结果的方法
  • 批准号:
    21K18020
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
多変量/高次元の潜在変数をもつ時系列モデルの効率的ベイズ推測
具有多元/高维潜变量的时间序列模型的高效贝叶斯推理
  • 批准号:
    20K19751
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
潜在変数モデリングにおける、因果推論のバイアス補正法の開発と応用
潜变量建模中因果推理偏差校正方法的开发和应用
  • 批准号:
    10J00664
  • 财政年份:
    2010
  • 资助金额:
    $ 3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
ヘリンジャー距離最小化によるロバストな潜在変数パラメータ推定法の開発とその応用
基于Hellinger距离最小化的稳健潜变量参数估计方法的开发及其应用
  • 批准号:
    15730103
  • 财政年份:
    2003
  • 资助金额:
    $ 3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
量的・質的混在データのための潜在変数を含む一般化線形モデルの研究
混合定量和定性数据的包含潜在变量的广义线性模型研究
  • 批准号:
    12780178
  • 财政年份:
    2000
  • 资助金额:
    $ 3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
潜在変数を含む一般化線形モデルの研究
包括潜变量的广义线性模型的研究
  • 批准号:
    10780153
  • 财政年份:
    1998
  • 资助金额:
    $ 3万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了