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J-GLOBAL ID：202002272573858934   整理番号：20A2275892

知的輸送システムにおける深層学習に関するレビュー【JST・京大機械翻訳】

Review on Deep Learning in Intelligent Transportation Systems

著者 (3件)： Liu Yiwei (Fuzhou University, Fuzhou, China) ,  Zhang Yizhuo (Fuzhou University, Fuzhou, China) ,  Chen Chi-Hua (Fuzhou University, Fuzhou, China)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1274  ページ： 399-408  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インテリジェント輸送システム(ITS)は,都市全体から全国的に,アルゴリズムの助けにより,輸送資源を割り当てるのに寄与する。ITSが極めて包括的な分野であるという事実により,研究者が支配的な方法の理解を深め,ITSの対象とする被験者に適切である。より重要なことに,ITSと関連技術を開発する際に残っている課題の知識によって,研究者は,より明確な方向を持つかもしれない。物体認識とトラフィック予測で使用される特定の機械学習(ML)技術に関する専用情報を有する研究者を提供するために,ITSにおける2つの必須研究主題,本論文は,主に広く使用されたMLアルゴリズムの1つである,深い学習とニューラルネットワーク(NN)に焦点を合わせ,その潜在的利用をマイニングするだけでなく,ITSにおける最近の応用に関する簡潔なレビューを行うことを目的とする。結果として,本レビューでは,いくつかの一般的なNN,畳み込みニューラルネットワーク(CNN),長い短期メモリ(LSTM)ネットワーク,ゲートリカレントユニット(GRU)ネットワーク,およびそれらのハイブリッド機構を紹介した。次に,ITSにおけるそれらの応用と性能を記述した。最後に,本論文はそれらのいくつかに関する制約について議論して,いくつかの有望な研究方向を示唆した。Copyright The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 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 ,  記憶装置 ,  ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  都市 ,  物体認識 ,  *交通システム ,  交通予測 ,  機械学習
準シソーラス用語： 被験者 ,  *深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  長短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  長期短期記憶 ,  ゲート付きリカレントユニット ,  知的輸送システム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 輸送システム ,  深層学習 ,  レビュー