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J-GLOBAL ID：201702298549924557   整理番号：17A1274247

粒子群最適化を用いた深い学習モデルのパラメータ最適化【Powered by NICT】

Parameters optimization of deep learning models using Particle swarm optimization

著者 (5件)： Qolomany Basheer (Computer Science Dept., College of Engineering and Applied Sciences, Western Michigan University, Kalamazoo, USA) ,  Maabreh Majdi (Computer Science Dept., College of Engineering and Applied Sciences, Western Michigan University, Kalamazoo, USA) ,  Al-Fuqaha Ala (Computer Science Dept., College of Engineering and Applied Sciences, Western Michigan University, Kalamazoo, USA) ,  Gupta Ajay (Computer Science Dept., College of Engineering and Applied Sciences, Western Michigan University, Kalamazoo, USA) ,  Benhaddou Driss (Engineering Technology Dept., College of Technology, University of Houston, Texas, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IWCMC 2017  ページ： 1285-1290  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  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： 深学習は,機械翻訳,製造,およびパターン認識のようないくつかの分野に適用されている。しかし,深い学習の成功した適用は高品質な結果を達成するためにそのパラメータを適切に設定することに依存する。隠れ層の数と深い機械学習ネットワークの各層のニューロンの数は,二つの重要なパラメータ,アルゴリズムの性能に及ぼす主な影響を持っている。手動パラメータ設定とグリッド探索アプローチはこれらの重要なパラメータを設定することでユーザのタスクを容易にする。それにもかかわらず,これら二つの技術は非常に時間を消費する。本論文では,粒子群最適化(PSO)法を用いて,パラメータ設定を最適化するために大きな可能性を有している,深い学習モデルの調整プロセス中の貴重な計算資源を節約できることを示す。より詳しくいえば,ここでは,居住者とそれらの位置の数を予測するための深層学習モデルを訓練するためにWi-Fiキャンパスネットワークから収集したデータセットを使用した。著者らの予備実験をグリッドサーチ法と比較して,PSO(粒子群最適化)は,隠れ層の最適な数と深層学習アルゴリズムの各層のニューロンの数を調整するための効率的な方法を提供することを示した。著者らの実験は,最適パラメータを見出すために配置の景観の調査過程では,77%~85%減少することを示した。実際では,PSO(粒子群最適化)は,更に良好な精度の結果が得られた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニューロン ,  *学習 ,  深層 ,  機械翻訳 ,  学習アルゴリズム ,  機械学習 ,  *学習モデル ,  *最適化 ,  パターン認識 ,  ネットワーク
準シソーラス用語： WiFi ,  深層学習 ,  隠れ層 ,  *パラメータ最適化 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 粒子群最適化 ,  学習モデル ,  パラメータ最適化