{"product_id":"ieej-iic11026","title":"多目的遺伝的プルーニング法を用いたニューラルネットワークの構造設計","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e研究会(論文単位)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003eIIC11026\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【D】産業応用部門 産業計測制御研究会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2011\/03\/08\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eDesigning Neural Network Structure using Multi-objective Genetic Pruning Methodology\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e鈴木 聡(東京農工大学大学院),満倉 靖恵(東京農工大学大学院)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eSuzuki Satoru(Graduate School of Tokyo University of Agriculture and Technology),Mitsukura Yasue(Graduate School of Tokyo University of Agriculture and Technology)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003eニューラルネットワーク|多目的遺伝的アルゴリズム|プルーニング|Neural Network|Multi-objective Genetic Algorithm|Pruning\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e本研究では画像認識を行なうNNの構造を最適化することを目的とする。NNの構造最適化は，学習済みNNから不要な結合を取り除くことで行なう。しかしながら，NNの認識性能と複雑性はトレードオフの関係にあるため，一般に適切な構造を見つけることは容易ではない。そこで，多目的GAを用いて学習済みNNから不要な結合を取り除くことでトレードオフを考慮した構造最適化を行なう。顔画像を用いた実験により提案手法の有効性を検証する。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e868 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格330円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 4","offer_id":46362556825839,"sku":"IEEJ-IIC11026-PDF","price":330.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_05325810-a71d-4c44-a145-19a4ec3bcc9b.png?v=1743629979","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-iic11026","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}