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講演抄録/キーワード
講演名 2022-08-04 14:00
摂動を用いたPSOによるMLPの学習について
高頭 陸神野健哉東京都市大CCS2022-32
抄録 (和) 簡素な多層パーセプトロン(MLP)を用いた多クラス分類器の結合係数を粒子群最適化法(PSO)で学習することを試みる。
線形分離不可能なデータセットを分離できるようにMLPを学習する。
PSOの最適解探索時に各粒子に接動を与えた場合、MLPの学習、更新頻度にどのような影響があるのかを実験的に考察する 
(英) Attempt to learn the coupling coefficients of a multiclass classifier using a simplified multilayer perceptron (MLP) with the particle swarm optimization (PSO) method.
The MLP is trained to be able to separate data sets that are not linearly separable.
Experimentally examine the effect of tangent motion on each particle during the search for the optimal solution of PSO on the learning and update frequency of the MLP
キーワード (和) 粒子群最適化法 / 多層パーセプトロン / 学習 / 精度 / 勾配法 / / /  
(英) particle swarm optimization / multilayer perceptron / learning / accuracy / gradient method / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 145, CCS2022-32, pp. 30-34, 2022年8月.
資料番号 CCS2022-32 
発行日 2022-07-28 (CCS) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード CCS2022-32

研究会情報
研究会 IN CCS  
開催期間 2022-08-04 - 2022-08-05 
開催地(和) 北海道大学 百年記念会館 
開催地(英) Hokkaido University(Centennial Hall) 
テーマ(和) ネットワークの科学、将来ネットワーク 、クラウド/SDN/仮想化、コンテンツ配信・流通、及び一般 
テーマ(英) Network Science, Future Network, Cloud/SDN/Virtualization, Contents Delivery/Contents Exchange, and others 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CCS 
会議コード 2022-08-IN-CCS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 摂動を用いたPSOによるMLPの学習について 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) On Learning of MLP by PSO with Perturbation 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 粒子群最適化法 / particle swarm optimization  
キーワード(2)(和/英) 多層パーセプトロン / multilayer perceptron  
キーワード(3)(和/英) 学習 / learning  
キーワード(4)(和/英) 精度 / accuracy  
キーワード(5)(和/英) 勾配法 / gradient method  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 高頭 陸 / Riku Takatou / タカトウ リク
第1著者 所属(和/英) 東京都市大学 (略称: 東京都市大)
Tokyo City University (略称: Tokyo City Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 神野 健哉 / Kenya Jin'no /
第2著者 所属(和/英) 東京都市大学 (略称: 東京都市大)
Tokyo City University (略称: Tokyo City Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-08-04 14:00:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 CCS 
資料番号 CCS2022-32 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.145 
ページ範囲 pp.30-34 
ページ数
発行日 2022-07-28 (CCS) 


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