{"product_id":"ieej-st20043ct20109","title":"ディープビリーフネット型時系列予測システムの最適化について","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\u003eST20043,CT20109\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【C】電子・情報・システム部門 システム\/【C】電子・情報・システム部門 制御合同研究会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2020\/12\/13\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eA Study on The Optimization of Deep Belief Net Type Time Series Forecasting System\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e呉本 尭(山口大学),古谷 雅史(山口大学),間普 真吾(山口大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eTakashi Kuremoto(Yamaguchi University),Masafumi Furuya(Yamaguchi University),Shingo Mabu(Yamaguchi University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e時系列予測|深層学習|ディープビリーフネット|誤差逆伝搬法|アダム法|最適化|time series forecasting|deep learning|deep belief net|error back-propagation|Adam learning|optimization\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e制限付きボルツマンマシン(RBM)を用いるディープビリーフネット(DBN)とフィードフォワード型ニューラルネットワークである多層パーセプトロン(MLP)を組み合わせた時系列予測すシステムの最適化は、これまで構造的にはランダム探索(RS)または粒子群最適化(PSO)によって決定され、パラメータの学習則は誤差逆伝搬法(BP法）や強化学習手法(SGA法）を用いたが、本研究では、深層学習モデルに良く利用されるAdam (Adaptive Moment Estimation)をその予測システムのパラメータ学習に導入\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(英語): \u003c\/strong\u003eTo optimize the time series forecasting system composed by deep belief net (DBN) with restricted Boltzmann machine (RBM)and a feed-forward neural network (multi-layered perceptron), random search (RS) or particle swarm optimization (PSO) were utilized to decide the size of the system, and error back propagation (BP) or reinforcement learning (SGA: stochastic gradient ascent) were utilized to modify parameters of the system as the learning rule conventionally. In this study, Adam (adaptive moment estimation ) was adopted to modify the parameters of the time series forecasting system instead of the conventional BP learning.\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\u003e1,556 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 \/ 6","offer_id":46393291899119,"sku":"IEEJ-ST20043CT20109-PDF","price":330.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_6dc5caaa-65a2-4f03-a681-bda896b7df00.png?v=1744687102","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-st20043ct20109","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}