文献

J-GLOBAL ID：201802246024163498   整理番号：18A1908626

PHD合成の概要-人工知能におけるネットワーク計算【JST・京大機械翻訳】

Synopsis of the PhD Thesis - Network Computations in Artificial Intelligence

著者 (1件)： Mocanu Decebal Constantin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ITC 30  ページ： 117-122  発行年： 2018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： 伝統的な科学は還元主義パラダイムを用いて行われている。人工知能は例外を作らず,同じ戦略に従う。同時に,ネットワーク科学は全体として複雑なシステムを研究することを試みた。この概要は,両方の分野を前進させる目的で,還元主義戦略に対する代替手法を取り上げたPhD命題を提示し,これらの2つを組み合わせた場合に主要なブレークスルーを行うことができることを示した。本論文では,この双方向関係を説明した。(1)ネットワーク科学アルゴリズムを改善するために人工知能を用いる新しい方法(すなわち,ノードを完全に分散させ,ネットワークにおけるノードの数に関する多対数スケール上で重要性をリンクする新しい中心性メトリック)を提案する。(2)人工知能アルゴリズムを改善するために,ネットワーク科学からインスピレーションを取る2つの方法(例えば,記憶要求に関する二次加速度と人工ニューラルネットワークの計算速度,訓練と推論の間の完全接続層の計算速度)を提案した。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： 対数 ,  計算機処理速度 ,  命題 ,  ニューラルネットワーク ,  *ネットワーク ,  加速度 ,  アルゴリズム ,  *人工知能
準シソーラス用語： ホップ数 ,  ネットワーク科学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 概要 ,  人工知能 ,  計算