Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/51506
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | บุญเสริม กิจศิริกุล | - |
dc.contributor.author | มงคล อุดมมิตรรัก | - |
dc.contributor.other | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์ | - |
dc.date.accessioned | 2017-01-19T02:51:41Z | - |
dc.date.available | 2017-01-19T02:51:41Z | - |
dc.date.issued | 2556 | - |
dc.identifier.uri | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/51506 | - |
dc.description | วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2556 | en_US |
dc.description.abstract | วิทยานิพนธ์ฉบับนี้เป็นการนำเสนอแนวคิดของวิธีการสร้างคุณลักษณะแบบเพิ่มสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกโดยใช้ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ ซึ่งเป็นขั้นตอนวิธีใหม่สำหรับการเรียนรู้คุณลักษณะในแต่ละชั้นของเครือข่าย จากเดิมที่คุณลักษณะในแต่ละชั้นถูกสร้างพร้อมกันตั้งแต่เริ่มต้นฝึก เสนอแนวคิดใหม่ให้สร้างคุณลักษณะพื้นฐานขึ้นก่อนและเพิ่มคุณลักษณะเสริมเข้าไปจนครบตามจำนวนคุณลักษณะที่กำหนด จากการทดลองกับข้อมูล MNIST และข้อมูล CIFAR-10 พบว่าการเรียนรู้คุณลักษณะด้วยการสร้างแบบเพิ่มโดยใช้ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบเบาบางผสมกับแบบลดการรบกวนให้ค่าความแม่นยำที่ดีกว่าการเรียนรู้คุณลักษณะด้วยการสร้างแบบพร้อมกัน | en_US |
dc.description.abstractalternative | In this thesis we proposed incremental feature construction for deep learning using an auto-encoder which is a novel alternative method for learning features of each layer of a neural. In conventional auto-encoder training, all feature units are simultaneously constructed at the beginning. Our method incrementally constructs features by adding primitive/simple features first and then gradually learns finer/more complicated features. We run experiments on the MNIST and CIFAR-10 data sets. The experimental results show that feature learning by combine sparse auto-encoder with denoising auto-encoders using our incremental feature construction provides better accuracy than ones using the conventional feature construction. | en_US |
dc.language.iso | th | en_US |
dc.publisher | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | en_US |
dc.relation.uri | http://doi.org/10.14457/CU.the.2013.1662 | - |
dc.rights | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | en_US |
dc.subject | รหัสและการเข้ารหัส | en_US |
dc.subject | Ciphers | en_US |
dc.title | การสร้างคุณลักษณะแบบเพิ่มสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกโดยใช้ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ | en_US |
dc.title.alternative | Incremental feature construction for deep learning using auto-encoder | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
dc.degree.name | วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต | en_US |
dc.degree.level | ปริญญาโท | en_US |
dc.degree.discipline | วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ | en_US |
dc.degree.grantor | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | en_US |
dc.email.advisor | boonserm.k@chula.ac.th | - |
dc.identifier.DOI | 10.14457/CU.the.2013.1662 | - |
Appears in Collections: | Eng - Theses |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
mongkol_ud.pdf | 3.29 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.