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J-GLOBAL ID：201802236976160503   整理番号：18A0587750

フィードフォワード神経回路網トポロジーの多目的最適化に関する研究【Powered by NICT】

An investigation on multi-objective optimization of feedforward neural network topology

著者 (3件)： Protopapadakis Eftychios (National Technical University of Athens, Athens, Greece) ,  Voulodimos Athanasios (National Technical University of Athens, Athens, Greece) ,  Doulamis Nikolaos (National Technical University of Athens, Athens, Greece)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IISA  ページ： 1-6  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： フィードフォワードニューラル分類器のための適切なネットワークトポロジーの決定通常与えられた性能指標に対する評価を介して対処されるという興味ある問題であり,正確さ,精度,リコール,およびF1スコアである。本論文では,半教師つき学習場によりヒントを得た三より評価指標,すなわちクラスタ性能,平滑性能,グラフに基づく計量を考察した。アイランド遺伝的アルゴリズムを利用して,フィードフォワード神経回路網のパラメータを定義するための誘導された多目的最適化戦略の適用性と有効性を調べた。記述した手法は視覚分類作業の状況で評価したが,広範囲なパターン解析問題に適用することができた。Copyright 2018 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： 遺伝的アルゴリズム ,  平滑度 ,  適応性 ,  *神経回路網 ,  クラスタ ,  視覚 ,  ネットワーク構造 ,  *位相幾何学 ,  *フィードフォワード
準シソーラス用語： パターン解析 ,  評価指標 ,  半教師つき学習 ,  スコア ,  性能指標 ,  ネットワークトポロジー ,  *多目的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： フィードフォワード ,  神経回路網 ,  トポロジー ,  多目的最適化 ,  研究