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J-GLOBAL ID：201602233561516947   整理番号：16A0544385

進化的アルゴリズムに基づくディープ・ニューラルネットワークの構造発見

STRUCTURE DISCOVERY OF DEEP NEURAL NETWORK BASED ON EVOLUTIONARY ALGORITHMS

著者 (2件)： SHINOZAKI Takahiro (Tokyo Inst. Technol., Kanagawa, JPN) ,  WATANABE Shinji (Mitsubishi Electric Res. Lab. (MERL), MA, USA)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2015 Vol.7  ページ： 4979-4983  発行年： 2015年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 音声認識などに広く用いられているディープ・ニューラルネットワーク(DNN)を構築するには,ネットワーク構造と,隠れ状態数や各層の学習速度といった調節パラメータを決定する必要があり,それによって性能が大きく左右される。本論文は,進化的アルゴリズムを使ってDNN構造とパラメータを最適化する,効率的な最適化戦略を提案した。提案した方法は,有向非環式グラフ(DAG)を使い,DNN構造をパラメータ化して簡単な2進ベクトルで表現し,遺伝アルゴリズムと共分散行列適応化・進化戦略(CMA-ES)に基づく進化的アルゴリズムにより,上記の2進ベクトルと他の調節パラメータを効率的に同時に最適化する。音素認識と発話数字検出課題での実験で,提案アプローチが適切なDNN構造を効果的かつ自動的に発見することを示した。

シソーラス用語： *音声認識 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  *ニューラルネットワーク ,  最適化 ,  有向グラフ ,  行列 ,  *ディープニューラルネットワーク ,  共分散行列 ,  *進化的アルゴリズム ,  *進化的計算 ,  改変

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 進化的アルゴリズム ,  発見