ディープニューラルネットワークによる多項式関数の近似について

小澤和也; 橘俊宏; 中野秀夫; 岡崎秀晃

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ディープニューラルネットワークによる多項式関数の近似について

机译：深神经网络多项式函数的逼近

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2変数のフラクタル補間法で使用される多項式関数α_0 + α_1x_1 +α2x_2+α_3x_1x_2をReLU関数を活性化関数として有するディープニューラルネットワークで近似して，2変数のフラクタル補間法を実現するために，勾配降下法によるディープニューラルネットワークを用いた多項式関数の近似の問題について論じる．最後に多項式関数の近似に対する考察と今後の展開についてまとめる．

机译：2梯度下降以实现两个可变分形插值方法，该方法由分割神经网络近似，该方法具有多项式函数α_0+α_1x_1x_2 +α_2+α_2+α_3x_1x_2+α_3x_1x_2+α_3x_1x_2+α_3x_1x_2作为两个的激活函数变量。我们通过方法探讨了使用深神经网络的多项式函数近似的问题。最后，我们将总结多项式函数和未来部署的近似值的考虑。

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来源
《電子情報通信学会技術研究報告. VLSI設計技術. VLSI Design Technologies》 |2018年第83期|共5页
作者
小澤和也; 橘俊宏; 中野秀夫; 岡崎秀晃;
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作者单位

湘南工科大学;

湘南工科大学;

湘南工科大学;

湘南工科大学;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 jpn
中图分类大规模集成电路、超大规模集成电路;
关键词
2変数のフラクタル補間方法; ニューラルネットワーク; 多項式関数近似;

机译：2可变分形插值方法;神经网络;多项式函数近似;

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