機械学習における乗算を用いない次元削減

• 資料種別: 記事
• タイトル: 機械学習における乗算を用いない次元削減
• 著者・編者: 小野 順貴
• シリーズタイトル: 応用音響
• 著者標目: 小野 順貴
• 並列タイトル等: Dimension reduction without multiplication in machine learning
• タイトル（掲載誌）: 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報
• 巻号年月日等（掲載誌）: 119(439):2020.3.2・3
• 掲載巻: 119
• 掲載号: 439
• 掲載ページ: 21-26
• 掲載年月日（W3CDTF）: 2020-03
• ISSN（掲載誌）: 0913-5685
• ISSN-L（掲載誌）: 0913-5685
• 出版事項（掲載誌）: 東京 : 電子情報通信学会
• 出版地（国名コード）: JP
• 本文の言語コード: jpn
• 件名標目: 次元削減; 機械学習; 要素選択; 乗算; 計算量; dimension reduction; machine learning; element selection; multiplication; computational cost
• NDLC: ZN33
• 対象利用者: 一般
• レポート番号（雑誌記事）: EA2019-104
• 所蔵機関: 国立国会図書館
• 請求記号: Z16-940
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館雑誌記事索引; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• 書誌ID（NDLBibID）: 030357412; http://id.ndl.go.jp/bib/030357412
• 整理区分コード: 632