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J-GLOBAL ID：202202245246413406   整理番号：22A0979355

自動深層学習生成のための意味論的リポジトリ【JST・京大機械翻訳】

Semantic Repository for Automatic Deep Learning Generation

著者 (1件)： Paik Incheon (School of Computer Science and Engineering, University of Aizu,Aizu-Wakamatsu,Fukushima,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICSC  ページ： 167-170  発行年： 2022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： DLモデルの自動化は,モデル最適化に焦点を合わせ,DL生成は未探索の分野である。問題に取り組むために,そのような専門的専門家ではないビジネス開発者によって共有される,人工知能専門家によって開発されたDLアーキテクチャとデータを可能にする新しいフレームワークと方法を提案した。本論文では,DLとDLアーキテクチャ生成のためのデータの生成という2つの問題に焦点を当てた。全体のフレームワークは,DLアーキテクチャのための生成手順からシステム知識を分離することによって,頻繁な更新と新しいアーキテクチャアプローチへの適応性を考慮する。設計戦略はDL生成プロセスのためのオントロジーの作成とDLアーキテクチャとそのデータを生成するための規則の構築を含む。要求を形成するユーザ要求を用いて,例シナリオを用いてDL生成ワークフロー全体を示した。DL生成のためのオントロジーに関する推論の作業を示すプロトタイプ実装を例証して,既存のシステムと比較して著者らのリポジトリの評価を提供した。Copyright 2022 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： 最適化 ,  *意味論 ,  自動化 ,  適応性 ,  人工知能 ,  計算機アーキテクチャ ,  ワークフロー ,  オントロジー ,  プロトタイプ ,  *リポジトリ
準シソーラス用語： 設計戦略 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  意味論 ,  リポジトリ