研課題
J-GLOBAL ID:202104012982215679  研究課題コード:20316998

頑強なハイブリッド深層学習モデルの自動探索システム

体系的課題番号:JPMJPR18U6
実施期間:2020 - 2021
実施機関 (1件):
研究代表者: ( , 大学院システム情報科学研究院, 准教授 )
DOI: https://doi.org/10.52926/JPMJPR18U6.20316998
研究概要:
ACT-Iの研究成果では、ロバスト性を持つための様々な特徴を明らかにしました。その特徴の中には (1)ハイレベルなコンセプトを持つ機械学習、(2)FeedbackやDynamic Routingなどを持つニューラルネットワークはロバスト性がより高いと紹介しました。加速フェーズには(1)と(2)それぞれの特徴を持つニューラルネットワークを開発します。
タイトルに関連する用語 (3件):
タイトルに関連する用語
J-GLOBALで独自に切り出した研究課題タイトルの用語をもとにしたキーワードです
研究制度:
上位研究課題: 情報と未来
研究所管機関:
国立研究開発法人科学技術振興機構
報告書等:

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