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J-GLOBAL ID：201802217273783905   整理番号：18A0726349

パターン分類ニューラルネットワーク訓練のためのハイブリッドACORアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Hybrid ACOR Algorithm for Pattern Classification Neural Network Training

著者 (4件)： Zhao Zhangming ,  Feng Jing ,  Jing Kunpeng ,  Shi En
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CIIS  ページ： 177-183  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： ACORアルゴリズムは,連続領域に拡張されたアリコロニー最適化(ACO)であり,ニューラルネットワークの訓練に使用されてきた。しかし,ニューラルネットワークを訓練するとき,ACORはほとんどの従来のACOアルゴリズムのような発見的情報を許さない。そこで本研究では,ニューラルネットワーク訓練のためのACORのフレームワークに発見的情報を組み込んだ,h-ACORと名付けたハイブリッドACORアルゴリズムを提案した。h-ACORにおける発見的情報は,重みベクトルに関してニューラルネットワークの誤差項の部分微分を計算することによって得られる勾配ベクトルである。h-ACORは,UCIデータセットによるパターン分類問題のために訓練ニューラルネットワークに関してテストした。すなわち,ズーム,虹彩とTic-Tac-Toe。実験は10倍の交差検証法を用いて行い,結果は以下のことを示した。h-ACORは収束世代のほとんど半分でACORより良い性能を持っている。そして,h-ACORによる完全な訓練の後,データセットズーム,虹彩,およびTic-Tac-Toeの平均分類精度は92.6%であるが,ACORのそれは86.6%である。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  ベクトル ,  *パターン分類 ,  *アルゴリズム ,  交差検証法 ,  微分 ,  虹彩
準シソーラス用語： 分類精度 ,  アリコロニー最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： パターン分類 ,  ニューラルネットワーク ,  訓練 ,  アルゴリズム