集中学習と分散学習の比較に基づいた効率的な学習方法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS22001

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2022/03/06

タイトル(英語): Efficient learning methods based on a comparison of centralized and distributed learning

著者名: 後呂 友紀(八重山高等学校),玉城 美優(向陽高等学校),邱 晨(開邦高等学校),仲桝 玲凛(向陽高等学校),比屋根 月帆(向陽高等学校),宮良 一生(琉球大学),高木 博(琉球大学)

著者名(英語): YUKI USHIRO(Yaeyama Senior High Schoo),MIYU TAMAKI(Koyo Senior High School),CHEN KYU(Kaiho Senior High School),REIRI NAKAMASU(Koyo Senior High School),RUHO HIYANE(Koyo Senior High School),ISSEI MIYARA(University of the Rykyus),HIROSHI TAKAGI(University

キーワード: 神経|学習|シミュレーション|活動電位|シナプス|記憶|Neuron|Learning|Simultation|Action Potential|Synapse|Memory

要約(日本語): 効率的な学習方法を探索するために、集中学習と分散学習を例にとり神経細胞のシミュレータを用い分散学習の方が効率よく学習できることをこれまで我々は示唆してきた。この仮説の汎用性を検討する意味でより汎用的な条件で精査を行った。その結果、分散学習の方がより安定して効率よく学習できることが確認された。一方で、ある条件下では集中学習でも効率の良く学習可能であることが示唆された。

要約(英語): In order to find an efficient learning method, we have suggested that distributed learning is more efficient than centralized learning, using a neuronal simulator as an example. In order to investigate the generality of this hypothesis, we examined it under more general conditions. As a result, we confirmed that distributed learning is more stable and efficient. On the other hand, under certain conditions, it was suggested that intensive learning could also be used with high efficiency._x000D_

本誌: 2022年3月9日-2022年3月10日次世代産業システム研究会-1

本誌掲載ページ: 1-5 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 855 Kバイト