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This paper describes some implementation schemes of CNN in view of mini-batch DNN training for efficient second order optimization. This uses same procedure updating parameters of DNN to train parameters of CNN by simply arranging an input image as a sequence of local patches, which is actually equivalent with mini-batch DNN training. Through this conversion, second order optimization providing higher performance can be simply conducted to train the parameters of CNN. In both results of image recognition on MNIST DB and syllable automatic speech recognition, our proposed scheme for CNN implementation shows better performance than one based on DNN.
목차
Abstract
1. 서론
2. CNN과 DNN 사이의 관계
3. CNN 파라미터에 대한 2차 최적화 추정 방법 적용
4. 개발한 CNN 방식에 대한 검증
5. 실험 및 결과
6. 결론
참고문헌
참고문헌 (13)
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[학술지(정기간행물)] - Abdel-Hamid, O. / 2014 / Convolutional neural networks for speech recognition / IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, And Language Processing 22 (10) : 1533 ~ 1545
[학술대회논문] - Sak, H. / 2014 / Long short-term recurrent neural network architectures for large scale acoustic modeling / Interspeech 2014 : 338 ~ 342
[학술대회논문] - Chellapilla, K. / 2006 / High performance convolutional neural networks for document processing / Proceedings of International Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition
[학술대회논문] - Jia, Y. / 2014 / Caffe:convolutional architecture for fast feature embedding / Proceedings of the 22nd ACM International Conference on Multimedia : 675 ~ 678
[인터넷자원] - Chetlur, S. / / cuDNN: efficient primitives for deep learning
[학술대회논문] - Sak, H. / 2014 / Long short-term recurrent neural network architectures for large scale acoustic modeling / Interspeech 2014 : 338 ~ 342
[학술대회논문] - Chellapilla, K. / 2006 / High performance convolutional neural networks for document processing / Proceedings of International Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition
[학술대회논문] - Jia, Y. / 2014 / Caffe:convolutional architecture for fast feature embedding / Proceedings of the 22nd ACM International Conference on Multimedia : 675 ~ 678
[인터넷자원] - Chetlur, S. / / cuDNN: efficient primitives for deep learning
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