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J-GLOBAL ID：202002251018568203   整理番号：20A1796759

ノードレベル突然変異とエピジェネティック重み初期化を伴う畳込みニューラルネットワークの進化の加速【JST・京大機械翻訳】

Accelerating the evolution of convolutional neural networks with node-level mutations and epigenetic weight initialization

著者 (1件)： Desell Travis (University of North Dakota)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： GECCO ’18  ページ： 157-158  発行年： 2018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： 本論文では,神経進化畳込みニューラルネットワーク(CNN)の性能を改善するための3つの一般的戦略,すなわちノードレベル突然変異操作,後成的重み初期化およびプール接続を検討した。これらは,拡張畳込みトポロジー(EXACT)アルゴリズムの進化的eXplationを用いて実行した。結果をボランティアコンピューティングプロジェクトを用いて1か月にわたって収集し,225000CNNを訓練し,16の異なるEXACT検索で評価した。ノード突然変異操作は,従来のエッジ突然変異操作(NEATアルゴリズムで使われる)で進化速度を劇的に改善することが示され,そして,後成的重み初期化は訓練されたCNNの精度と一般化可能性をさらに増加させることを示した。負だが興味深い結果として,プール接続を可能にすることは,進化の進行を劣化させることを示した。最良の訓練されたCNNsは,13,500CNN評価の下でMNISTテストデータで99.46%の精度に達し,最良のヒト設計CNNsのいくつかに匹敵する精度であった。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： アルゴリズム ,  位相幾何学 ,  *畳込み ,  *突然変異 ,  ヒト ,  *エピジェネティクス
準シソーラス用語： *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  分散進化アルゴリズム ,  画像分類 ,  神経進化

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： ノード ,  突然変異 ,  エピジェネティック ,  初期化 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  進化 ,  加速