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J-GLOBAL ID：202202247207106597   整理番号：22A0619498

ネットワーク中心性により制約された深層学習支援コンセンサス問題

Deep-learning aided consensus problem constrained by network-centrality

著者 (2件)： Ogawa Shoya (Graduate School of Engineering, Kagawa University) ,  Ishii Koji (Faculty of Engineering and Design, Kagawa University)
資料名： IEICE Communications Express (Web)  (IEICE Communications Express (Web))
巻： 11  号： 1  ページ： 20-25(J-STAGE)  発行年： 2022年 
JST資料番号： U0397A  ISSN： 2187-0136  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 複雑なネットワークを有する平均コンセンサス問題のための深層学習支援パラメータ最適化法は,Kishidaらによって提案され,その収束性能を著しく加速することができた。しかし,最適化パラメータは訓練に用いたものとは異なるネットワークトポロジーに適用できない。本研究では,ネットワーク中心性に起因する制約によって制約された新しい最適化法を提案し,その中で,最適化重み係数は訓練において用いられる異なるネットワークトポロジーに適用できる。特に,本研究は5種類のネットワーク中心性を考慮し,提案方法の制約に最も適している中心性を論じた。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *ネットワーク ,  *中心 ,  *機械学習 ,  *問題 ,  最適化 ,  ネットワーク構造 ,  係数
準シソーラス用語： *深層学習 ,  *コンセンサス問題 ,  パラメータ最適化 ,  ネットワークトポロジー ,  重み係数

著者キーワード (3件)： コンセンサス問題 ,  データ駆動最適化 ,  ネットワーク中心性

分類 (1件)： 通信網  (ND07030A)

引用文献 (5件)：

• [1] L. Kempton, G. Herrmann, and M. Di Bernardo, “Self-organization of weighted networks for optimal synchronizability,” IEEE Trans. Control Netw. Syst., vol. 5, no. 4, pp. 1541-1550, Dec. 2018. DOI: 10.1109/tcns.2017.2732161
• [2] M. Kishida, M. Ogura, Y. Yoshida, and T. Wadayama, “Deep learning-based average consensus,” IEEE Access, vol. 8, pp. 142404-142412, 2020. DOI: 10.1109/access.2020.3014148
• [3] S. Ogawa and K. Ishii, “Deep-learning aided consensus problem considering network centrality,” Proc. IEEE VTC-fall, Sept. 2021.
• [4] S. Azuma, M. Nagahara, H. Ishii, N. Hayashi, K. Sakurama, and T. Hatanaka, The Control of Multi-Agent Systems, Corona Publishing, 2015.
• [5] D. Ito, S. Takabe, and T. Wadayama, “Trainable ISTA for sparse signal recovery,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 67, no. 12, pp. 3113-3125, 2019. DOI: 10.1109/tsp.2019.2912879

タイトルに関連する用語 (4件)： 制約 ,  深層学習 ,  支援 ,  コンセンサス問題