| 講演名 | 2008-06-27 実数値GAに基づくバイナリニューラルネットワークの学習アルゴリズムについて(一般,機械学習によるバイオデータマインニング・生命現象の非線形性,一般) 明渡 優, 中野 秀洋, 宮内 新, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 本論文では,実数値GAに基づくバイナリニューラルネットワーク(BNN)の学習アルゴリズムを提案する.このアルゴリズムでは,中間層ニューロンのパラメータを実数ベクトルによる個体で表現する.従来手法に比べ,提案手法は中間層ニューロン数の減少させ,高い汎化性能を持つ.提案手法の有効性を確認するために数値実験を行い,結果を考察する. |
| 抄録(英) | In this paper, we propose a learning algorithm of Binary Neural Networks (BNNs) based on real-coded genetic algorithm. The algorithm encodes parameters of hidden layer neurons as individuals consisting of real number vectors. The proposed algorithm can reduce the number of hidden layer neurons and has high generalization ability, comparing with the conventional algorithm. Through basic numerical experiments, we verify the advantages of the proposed method. |
| キーワード(和) | 3層BNN / GA学習法 / 実数値GA / 汎化能力 / 教師あり学習 |
| キーワード(英) | 3 layer BNNs / GA-based learning / Real-coded GA / Generalization Ability / Supervised learning |
| 資料番号 | NC2008-26 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
|---|---|
| 開催期間 | 2008/6/19(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 実数値GAに基づくバイナリニューラルネットワークの学習アルゴリズムについて(一般,機械学習によるバイオデータマインニング・生命現象の非線形性,一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Learning Algorithm of Binary Neural Networks Based on Real-Coded GA |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 3層BNN / 3 layer BNNs |
| キーワード(2)（和/英） | GA学習法 / GA-based learning |
| キーワード(3)（和/英） | 実数値GA / Real-coded GA |
| キーワード(4)（和/英） | 汎化能力 / Generalization Ability |
| キーワード(5)（和/英） | 教師あり学習 / Supervised learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 明渡 優 / Yu AKEDO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 武蔵工業大学大学院 Musashi Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中野 秀洋 / Hidehiro NAKANO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 武蔵工業大学大学院 Musashi Institute of Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 宮内 新 / Arata MIYAUCHI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 武蔵工業大学大学院 Musashi Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2008-06-27 |
| 資料番号 | NC2008-26 |
| 巻番号（vol） | vol.108 |
| 号番号（no） | 101 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | |