2024-03-29T01:22:35Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001809532023-11-17T02:17:36Z06504:09168:09182
Forward計算とGenetic AlgorithmによるBinary Weight可変構造DNNの最適化jpn人工知能と認知科学http://id.nii.ac.jp/1001/00180865/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=180953&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan農工大農工大NTT農工大渡部, 直弘高木, 俊平大塚, 卓哉北澤, 仁志Back propagationを用いずにForward計算とGenetic Algorithm(GA), Simulated Annealing(SA), Particle Swarm Optimization(PSO)等を用いた Binary Weight可変構造DNNの最適化手法を示す.±1および0の3値のweightと,nodeのdropを GAで制御することで,構造とweightを同時に最適化する.BPを用いないので Σwxだけでなく,And,Or,Eorやmax,minなど任意の関数をnodeの計算に用いることが できる.人工データおよび,監視カメラ映像中の移動物体識別などの実データへの適用例を示す.AN00349328第79回全国大会講演論文集201713773782017-03-162017-05-22