Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multiple Simultaneous Pseudo Image Classification with Random Fields and a Deep Belief Network for Disease Indication

論文の概要: Multiple Simultaneous Pseudo Image Classification with Random Fields and a Deep Belief Network for Disease Indication

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10762v1
Date: Fri, 9 Apr 2021 07:09:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-03 19:40:58.539459
Title: Multiple Simultaneous Pseudo Image Classification with Random Fields and a Deep Belief Network for Disease Indication
Title（参考訳）: ランダムフィールドを用いた複数の疑似画像分類と疾患適応のための深層信念ネットワーク
Authors: Robert A. Murphy
Abstract要約: 2次元整数行列の多重擬似画像分類のための教師付きエネルギーベースモデルにおけるランダム場理論の使用方法を示す。モデルでは、2次元整数行列の各行は、局所受容場が同時に学習する個々の行の複数の部分に焦点を当てた擬似画像である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We show how to use random field theory in a supervised, energy-based model for multiple pseudo image classification of 2D integer matrices. In the model, each row of a 2D integer matrix is a pseudo image where a local receptive field focuses on multiple portions of individual rows for simultaneous learning. The model is used for a classification task consisting of presence of patient biomarkers indicative of a particular disease.
Abstract（参考訳）: 2次元整数行列の擬似画像分類のための教師付きエネルギーベースモデルにおいて、ランダム場理論を用いる方法を示す。モデルでは、2次元整数行列の各行は、局所受容場が同時に学習する個々の行の複数の部分に焦点を当てた擬似画像である。このモデルは、特定の疾患を示す患者バイオマーカーの存在からなる分類タスクに使用される。

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