学生懸賞論文集 第42号

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20■阿部莉子・檀裕也（■■■■a）「画像のエントロピーによる機械学習モデルの性能評価」『映像情報メディア学会技術報告』vol.■■，pp.■■−■■．■阿部莉子・檀裕也（■■■■b）「画像のエントロピーによる機械学習モデルの性能評価」『第■■回情報科学技術フォーラム（FIT■■■■）講演論文集』情報処理学会，第■分冊，pp.■■■−■■■．■岡谷貴之（■■■■）「画像認識のための深層学習の研究動向：畳み込みニューラルネットワークとその利用法の発展」『人工知能』■■巻，■号，pp.■■■−■■．■齋藤佑真・萩原将文（■■■■）「複数のクラスタ性特徴を用いた多い粒度の表現学習」『日本知能情報ファジィ学会ファジィシステムシンポジウム講演論文集』■■巻，第■■回ファジィシステムシンポジウム，セッションIDTC■−■，pp.■■■−■■■．■赤穂昭太郎（■■■■）「少量のデータに対する機械学習」『電子情報通信学会基礎・境界ソサイエティFundamentalsReview』■■巻，■号，pp.■■■−■■■．■田村雅人・中村克行（■■■■）『Pythonで学ぶ画像認識』インプレス．■田崎晴明（■■■■）『熱力学−現代的な視点から』第■章，pp.■■−■■■，培風館．■ShannonC.（■■■■）“Amathematicaltheoryofcommunication,”inTheBellSystemTechnicalJournal,Vol.■■,no.■,pp.■■■−■■■,Oct.■■■■,doi:■■.■■■■/j.■■■■-■■■■.■■■■.tb■■■■■.x.■KrizhevskyA.,SutskeverI.andHintonG.（■■■■）“ImageNetclassifica-tionwithdeepconvolutionalneuralnetworks.”CommunicationsoftheACM■■,pp.■■−■■https://dl.acm.org/doi/■■.■■■■/■■■■■■■（最終アクセス日■■■■年■■月■■日）■KrizhevskyA.andHintonG.（■■■■）“Learningmultiplelayersoffeaturesfromtinyimages,”https://www.cs.toronto.edu/~kriz/learning-features-■■■■-TR.pdf（最終アクセス日■■■■年■■月■■日）学生懸賞論文集第■■号参考文献