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J-GLOBAL ID：202002220034495231   整理番号：20A2038440

注意機構と制限されたBoltzmannマシンによる分散アルゴリズムの対話型推定の強化【JST・京大機械翻訳】

Enhanced Interactive Estimation of Distribution Algorithms with Attention Mechanism and Restricted Boltzmann Machine

著者 (5件)： Bao Lin (China University of Mining and Technology,School of Information and Control Engineering,Xuzhou,China) ,  Sun Xiaoyan (China University of Mining and Technology,School of Information and Control Engineering,Xuzhou,China) ,  Gong Dunwei (China University of Mining and Technology,School of Information and Control Engineering,Xuzhou,China) ,  Zhang Yong (China University of Mining and Technology,School of Information and Control Engineering,Xuzhou,China) ,  Xu Biao (Shantou University,Department of Electronic Engineering,Shantou,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CEC  ページ： 1-9  発行年： 2020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： 分散アルゴリズム(IEDA)の対話型推定は,確率分布アルゴリズムの推定とユーザインタラクションを統合することによって,確率モデルと適応度関数がよく設計されるとき,効率的個人化探索のために強力である。ここでは,注意機構強化制限Boltzmannマシン(RBM)を用いて改良IEDAを提案した。注意機構支援RBMモデルを構築して,アイテム特徴およびユーザ生成コンテンツを入力することによってユーザ選好を近似した。次に,EDAの注意増強確率モデルと適応度関数をRBMに基づいて開発した。進化過程において,確率モデルと適応度関数と共に注意ベースのRBMを,新しい相互作用と対応する情報に従って管理する。提案アルゴリズムを,通常,個人化検索または推薦で使われる実世界アマゾンデータセットに適用し,その性能を,探索効率と精度を改善するために,ユーザ選好をより良く予測して実験的に実証した。Copyright 2020 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： *アルゴリズム ,  相互作用 ,  確率分布 ,  確率モデル ,  *Boltzmannマシン ,  *分散アルゴリズム
準シソーラス用語： 適応度関数 ,  *対話型 ,  ユーザインタラクション , 【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 (7件)： 注意 ,  制限 ,  Boltzmannマシン ,  分散アルゴリズム ,  対話型 ,  推定 ,  強化