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J-GLOBAL ID：202102230316181541   整理番号：21A0152628

画像分類のための自動畳込みニューラルネットワーク構築へのグラフベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Graph-Based Approach to Automatic Convolutional Neural Network Construction for Image Classification

著者 (3件)： Yuan Gonglin (Victoria University of Wellington,School of Engineering and Computer Science,Wellington,New Zealand,6140) ,  Xue Bing (Victoria University of Wellington,School of Engineering and Computer Science,Wellington,New Zealand,6140) ,  Zhang Mengjie (Victoria University of Wellington,School of Engineering and Computer Science,Wellington,New Zealand,6140)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IVCNZ  ページ： 1-6  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： 畳込みニューラルネットワーク(CNN)は,近年,画像分類分野で大きな成功を達成した。通常,人間の専門家は,異なるタスクのためのCNNの構造を設計するのに必要である。進化的ニューラルネットワークアーキテクチャ検索は,自動的に最適CNNアーキテクチャを見つけることができた。しかし,進化的アルゴリズムによるCNNアーキテクチャの以前の表現には多くの制約がある。本論文では,CNNアーキテクチャを符号化するための有向非巡回グラフに基づく新しい柔軟な表現を提案し,候補CNNの深さが可変である遺伝的アルゴリズム(GA)ベースの進化的ニューラルネットワークアーキテクチャを開発した。さらに,異なる長さの個体で実行できる新しい交差と突然変異演算子を設計した。提案したアルゴリズムを5つの広く使われているデータセットで評価した。実験結果は,提案したアルゴリズムが分類精度とパラメータ数に関して,ピア競争者に対して非常に競合性能を達成することを示した。Copyright 2021 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 ,  *計算機アーキテクチャ ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  *画像分類 ,  DAG【グラフ】 ,  分類精度 ,  突然変異演算子 ,  進化的ニューラルネットワーク ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【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)： 画像分類 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  構築