疑似シミュレーティドアニーリングによるニューラルネットの最適化と画像の<p>適応的な可逆圧縮

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS2-3

グループ名: 【C】平成15年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2003/08/29

タイトル(英語): Optimization of Neuralnet by Quasi Simulated Annealing and Adaptive

Lossless Image Compression

著者名: 水田 智史(弘前大学)

著者名(英語): Satoshi Mizuta(Hirosaki University)

キーワード: ニューラルネット|シミュレーティドアニーリング|最適化|適応的|画像圧縮|Neuralnet|Simulated Annealing|Optimization|Adaptive|Image Compression

要約(日本語): 扱う問題に対して最適なニューラルネットの構造を求めることは一般には困難で

あり、遺伝的アルゴリズムを用いるなど、多くの手法が提案されている。本報告

では、ニューラルネットを疑似シミュレーティドアニーリングを用いて最適化す

る手法を提案し、ニューラルネットによって構成された予測器による画像の適応

的な可逆圧縮に応用する。標準画像を用いた評価の結果、比較対象としたPNGフォー

マットに比べてより高い圧縮率が得られた。本手法では、画像毎にニューラルネッ

トの学習が必要となるため圧縮処理には従来の手法に比べて長時間を必要とする

が、画像ライブラリの構築等のような圧縮の際の処理時間が問題にならない場合

に有効であると考えられる。

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