学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点

採択課題 【詳細】

/var/www/html/ja/docH31/./Abstract/jh190066-DAH_Abstract.txt
jh190066-DAH Deep neural network optimization based on dual inheritance theory and its application
課題代表者 篠﨑隆宏(東京工業大学) /
Takahiro Shinozaki(Tokyo Institute of Technology)
概要 深層ニューラルネット(DNN)を用いたシステムの開発において、ネットワーク構造や学習条件の最適化は高い性能を得る上で重要である。このプロセスを自動化するためこれまでに進化計算を用いた手法が提案されているが、進化の効率や初期値からの性能向上が十分ではない。本研究では進化生物学において人類の際立った知性を説明する仮説である二重相続理論を工学的に応用したアルゴリズムを提案し、従来よりも優れたDNNの自動設計手法の実現を目指す。
報告書等 研究紹介ポスター / 最終報告書
関連Webページ Shinozaki Lab  
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JHPCN : Japan High Performance Computing and Networking plus Large-scale Data Analyzing and Information Systems
Update:2018.4.1