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研究成果
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Features gradient-based signals selection algorithm of linear complexity for convolutional neural networks
Yuto Omae
, Yusuke Sakai, Hirotaka Takahashi
生産工学部
Tokyo City University
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
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査読
概要
フィンガープリント
フィンガープリント
「Features gradient-based signals selection algorithm of linear complexity for convolutional neural networks」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
並べ替え順
重み付け
アルファベット順
Engineering
Selection Algorithm
100%
Convolutional Neural Network
100%
Computational Cost
20%
Input Layer
20%
Neural Network Input
10%
Linear Time
10%
Computational Complexity
10%
Computer Science
Algorithm Selection
100%
Data Domain
10%
Gradient-Weighted Class Activation Mapping
10%
Neuroscience
Neural Network
100%