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J-GLOBAL ID：202002230555143061   整理番号：20A2094270

生成敵対ネットワークのための多目的アーキテクチャ探索【JST・京大機械翻訳】

A Multi-objective architecture search for generative adversarial networks

著者 (2件)： Kobayashi Masayuki (Yokohama National University, Yokohama, Japan) ,  Nagao Tomoharu (Yokohama National University, Yokohama, Japan)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： GECCO ’20  ページ： 133-134  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： 本研究は,生成敵対ネットワーク(GAN)のためのより良いネットワークアーキテクチャとそれらのハイパーパラメータを探索することを目指した。この目的のために,ネットワークアーキテクチャとそれらのハイパーパラメータを探索するために進化的アルゴリズムを採用した。この方法をいくつかのデータセットに適用し,この方法が適切なハイパーパラメータと共に有望なネットワークアーキテクチャを発見できることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  *計算機アーキテクチャ ,  ネットワークアーキテクチャ
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  ハイパーパラメータ ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 深層学習 ,  生成敵対ネットワーク ,  画像生成 ,  多目的 ,  神経アーキテクチャ探索

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 敵対 ,  アーキテクチャ ,  探索