| 講演名 | 2019-09-23 群知能を用いたニューラルネットワークの最適化 中村 拓海(鈴鹿高専), 吉田 元輝(鈴鹿高専), 生田 智敬(鈴鹿高専), |
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| 抄録(和) | 本研究では，多層パーセプトロン(Multi-Layer Perceptron:MLP)の結合荷重の学習法として群知能アルゴリズムのひとつであるホタルアルゴリズムを用いる．MLPの学習として一般的に用いられる誤差逆伝播法は，勾配法を利用しているため局所解へ陥る可能性が高い．ホタルアルゴリズムはホタルの位置関係から，互いに解空間を移動しながら解探索を行う．誤差関数の微分を用いないことから，勾配法のような局所解に陥る可能性が低いためより効率よく学習が可能であると考えられている．結合荷重の決定を最適化する問題として，ホタルアルゴリズムを適応し解探索を行う．シミュレーションより，一般的なBP法と比較して広範囲の解探索が行えることを示す |
| 抄録(英) | In this study, we investigate about a learning of multi-layer perceptron (MLP) by using firefly algorithm. The firefly algorithm is one of optimization algorithm. We give weights of connection of MLP for optimization task of firefly algorithm. In general, the MLP is trained by a back propagation algorithm (BP) which uses the steepest decent method. We compare the firefly algorithm with the BP about characteristics of weights to be learned and confirm that the firefly algorithm can search the wide range in the solution space than the BP. |
| キーワード(和) | ホタルアルゴリズム / 多層パーセプトロン / 最適化問題 / 局所解 |
| キーワード(英) | Firefly algorithm / Multi-layer perceptron / Optimization / Local minimum |
| 資料番号 | NLP2019-40 |
| 発行日 | 2019-09-16 (NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2019/9/23(から2日開催) |
| 開催地（和） | 高知県立大学 永国寺キャンパス |
| 開催地（英） | Eikokuji Campus, University of Kochi |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | etc. |
| 委員長氏名（和） | 黒川 弘章(東京工科大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroaki Kurokawa(Tokyo Univ. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 夏目 季代久(九工大) |
| 副委員長氏名（英） | Kiyohisa Natsume(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 木村 貴幸(日本工大) / 立野 勝巳(九工大) |
| 幹事氏名（英） | Takayuki Kimura(Nippon Inst. of Tech.) / Katsumi Tateno(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 島田 裕(埼玉大) / 佐村 俊和(山口大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yutaka Shimada(Saitama Univ.) / Toshikaza Samura(Yamaguchi Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Nonlinear Problems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 群知能を用いたニューラルネットワークの最適化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Optimization of Neural Network by Using Swarm Intelligence |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ホタルアルゴリズム / Firefly algorithm |
| キーワード(2)（和/英） | 多層パーセプトロン / Multi-layer perceptron |
| キーワード(3)（和/英） | 最適化問題 / Optimization |
| キーワード(4)（和/英） | 局所解 / Local minimum |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中村 拓海 / Takumi Nakamura |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 鈴鹿工業高等専門学校(略称：鈴鹿高専) National Institute of Technology, Suzuka College(略称：NIT, Suzuka College) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 吉田 元輝 / Gennki Yoshida |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 鈴鹿工業高等専門学校(略称：鈴鹿高専) National Institute of Technology, Suzuka College(略称：NIT, Suzuka College) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 生田 智敬 / Chihiro Ikuta |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 鈴鹿工業高等専門学校(略称：鈴鹿高専) National Institute of Technology, Suzuka College(略称：NIT, Suzuka College) |
| 発表年月日 | 2019-09-23 |
| 資料番号 | NLP2019-40 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | NLP-209 |
| ページ範囲 | pp.27-30(NLP), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2019-09-16 (NLP) |