{"product_id":"ieej-zt023052","title":"ニューラルネットワークを用いた3次元計測システムの実用化に関する検討","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-052\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成14年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2002\/03\/26\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eA practical method to detect abnormal output of neural net work\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e山崎 修(近畿大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eOsamu Yamasaki(Kinnki University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003eニューラルネットワーク\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003eNNを利用したシステムの実用化に際して、異常検出は重要である。そこで筆者らは、同一のトレーニングデータを使用してある種の関数の順変換NNと逆変換NNを学習させることを考えた。使用時には、順変換NNの出力を逆変換NNの入力として与え、その出力が順変換NNの入力値に近いか否かにより異常検出する方法を提案している。そのシミュレーション結果について述べる。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e138 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 1","offer_id":46395958296815,"sku":"IEEJ-ZT023052-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_7391f352-6e7d-4ca7-b3a7-198ecaf5bff6.png?v=1744797270","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt023052","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}