文献

J-GLOBAL ID：202502274065920683   整理番号：25A2456627

軌道予測用深層学習モデルPECNetに対する推論時間短縮を目的としたハイパーパラメータ最適化

著者 (4件)： 山根開登 (明治大) ,  横田泰己 (明治大) ,  細井陽向 (明治大) ,  宮島敬明 (明治大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 125  号： 105(AI2025 1-12)  ページ： 1-6 (WEB ONLY)  発行年： 2025年07月01日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *軌道推定 ,  *学習モデル ,  時間短縮 ,  パラメータ ,  最適化 ,  行動科学 ,  エージェント ,  論理 ,  符号化
準シソーラス用語： コーデング ,  ハイパーパラメータ ,  ロジック ,  *軌道予測 ,  *深層学習モデル ,  人流シミュレーション

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 軌道予測 ,  深層学習モデル ,  推論 ,  時間短縮 ,  ハイパーパラメータ ,  最適化