Deep neural network optimization based on dual inheritance theory and its application
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。
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