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アイテム
Forward計算とGenetic AlgorithmによるBinary Weight可変構造DNNの最適化
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/180953
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/180953f43e469a-2585-494c-b610-f0256349ccc6
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z79-1P-04.pdf (935.6 kB)
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Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2017-03-16 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | Forward計算とGenetic AlgorithmによるBinary Weight可変構造DNNの最適化 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 農工大 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 農工大 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| NTT | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 農工大 | ||||||||||||||
| 著者名 |
渡部, 直弘
× 渡部, 直弘
× 高木, 俊平
× 大塚, 卓哉
× 北澤, 仁志
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 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． |
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| 書誌レコードID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||||
| 書誌情報 |
第79回全国大会講演論文集 巻 2017, 号 1, p. 377-378, 発行日 2017-03-16 |
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| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
