ニューラルネットにおける自己生成学習特性について
スポンサーリンク
概要
著者
-
井上 浩孝
岡山理科大学大学院 工学研究科
-
井上 浩孝/成久
Graduate School Of Engineering Okayama University Of Science/department Of Information And Computer
-
井上 浩孝/成久
岡山理科大学大学院工学研究科システム科学専攻/岡山理科大学工学部情報工学科
関連論文
- DS-1-3 Maximum Weight Trace問題に対するクリークを考慮したマルチプルアライメント(DS-1. COMP学生シンポジウム,シンポジウムセッション)
- 複合ニューラルネットワークを用いた円-ドル為替レート予測に関する研究(テーマセッション「ランダムネスと予測〜その基礎と応用」及び一般, ランダムネスと予測-その基礎と応用1)
- RoboCup サッカーシミュレーションリーグにおける強化学習の有効性
- Particle Swarm Optimizationの多様化に関する検討
- 進化的計算手法による関数最適化性能の比較
- バイナリー2次計画問題における遺伝的局所探索法での突然変異の効果
- D-1-7 k-opt局所探索法による遺伝的局所探索法の効果(D-1. コンピュテーション, 情報・システム1)
- バイナリー2次計画問題に対する遺伝的局所探索法の適用(自然科学)
- パイナリー二次計画問題に対するk-opt局所探索法のパラメータについて
- D-1-2 バイナリー二次計画問題に対するk-opt局所探索法のパラメータに関する実験
- 最大クリーク問題に対する進化的アルゴリズム
- 最大重みクリーク問題に対する局所探索法(アルゴリズムとデータ構造・計算複雑度)
- AI-1-4 階層化意思決定法によるマルチカーエレベータ群制御(AI-1. CSTソリューションコンペティション2007:表彰式・シンポジウム,依頼シンポジウム,ソサイエティ企画)
- 階層化意思決定法によるマルチカーエレベータ制御(CSTコンペ・ソリューション発表,コンカレント工学一般、及び、CSTソリューションコンペティション2007発表会)
- バイナリー2次計画問題に対する知識を導入した高速k-opt局所探索法の効果
- 複合指数分布を用いた進化的プログラミング
- A-12-7 複数タスク問題におけるマルチエージェント強化学習の報酬発生タイミング(A-12.コンカレント工学,一般講演)
- 複数タスク問題に対するマルチエージェント強化学習の報酬発生タイミングと協調尺度
- 知覚情報の粗視化に基づくマルチエージェント強化学習の性能比較
- 視野の広さの違いによるAHP強化学習の性能比較
- マルチエージェント環境における知覚情報の分割を有する強化学習エージェントの有効性
- 複数タスクの問題に対するマルチエージェント強化学習の報酬に関して
- 強化学習ロボットに対する視覚情報の有効性の検証
- 強化学習エージェントへの階層化意志決定法の導入 : 追跡問題を例に
- Kheperaロボットを用いた強化学習手法の比較
- デッドロックを含む環境下における強化学習の性能と評価
- 戦略パラメータを使用しない効率的EPについて
- 最大クリーク問題に対する地形解析
- 複合指数乱数を用いた新指数型進化的プログラミングの有効性について
- 新指数型進化的プログラミングの有効性について
- 線形変動パラメータによる指数型進化的プログラミング
- A-20-2 最大クリーク問題に対する反復κ-opt局所探索法(A-20.スマートインフォメディアシステム,一般講演)
- 最大クリーク問題に対するMemetic Algorithmの選択法
- 最大クリーク問題に対するk-opt局所探索法の解析
- 複合指数分布を用いた進化的プログラミング
- DS-1-4 2次割当問題に対する反復k-opt局所探索法の性能(DS-1. COMP学生シンポジウム,シンポジウムセッション)
- 2次割当問題に対する反復k-opt局所探索法のKick法の検討
- 最大クリーク問題に対する反復k-opt局所探索法のKick法の性能比較
- 2次割当問題に対するk-opt局所探索法の検討
- Maximum Weight Trace 問題に対する枝重みクリークを考慮した解構築法
- マルチプルアラインメントに対するMaximum Weight Trace 法のクリークを考慮した貪欲法
- 横すべりを有する車両のファジィロバスト追従制御
- 自己組織化ニューラルネットワークの並列分散特性
- H-009 アンサンブル自己生成ニューラルネットワークの効率的なオンライン枝刈り法(H.生体情報科学)
- アンサンブル自己生成ニューラルネットワークのための高速枝刈り法
- 複合ニューラルネットワークによる効率的なカオス時系列予測
- カオス時系列予測問題に対するアンサンブル自己生成ニューラルネットワークの並列特性
- アンサンブル自己生成ニューラルネットワークのための高速枝刈り法
- 複合ニューラルネットワークによる効率的なカオス時系列予測
- 枝刈り自己生成ニューラルネットワークを用いた効率的なアンサンブル学習
- SD-1-7 アンサンブル自己生成ニューラルネットワークと階層型ニューラルネットワークのマッチングによる降水量推定
- 複合ニューラルネットワークによる効率的なカオス時系列予測
- Parallel and Distributed Classification using Ensemble Self-Generating Neural Networks
- カオス時系列予測問題に対するアンサンブル自己生成ニューラルネットワークの並列特性について
- アンサンブル自己生成ニューラルネットワークの性能分析
- 自己生成ニューラルネットワークのアンサンブル平均効果
- Ensemble Averaging 自己生成ニューラルネットワークによる時系列予測における予測精度の改善可能性
- 効率的なバックプロパゲーション学習の研究
- 進化的アルゴリズムによるニューラルネットワークの最適化
- テストデータのない場合の効率的な時系列予測
- アンサンブル自己生成ニューラルネットワークの汎化能力改善特性
- マルチスイッチング制御による指数型進化的プログラミングの効率化
- 機械学習を中心としたデータマイニング
- 時系列予測に対する自己生成ニューラルネットワークの性能特性に関する一検討
- 自己生成ニューラルネットワークの学習特性に関する研究
- 基礎制御工学における対話型学習支援ツール
- 最大クリーク問題に対する局所探索法と頂点選択方式
- Multiple Sequence Alignment の形式化手法である Maximum Weight Trace 法に対する解構築法
- A-004 大規模な最大クリーク問題に対するk-opt局所探索法の性能評価(A.モデル・アルゴリズム・プログラミング)
- 大規模な最大多様性問題に対する遺伝的局所探索(局所探索)(進化的計算)
- バックプロパゲーション学習における安全性と加速性
- 自己生成ニューラルネットワークの性能評価
- ニューラルネットにおける自己生成学習特性について
- 数理計画問題に対するニューラルネットアルゴリズムについて
- マルチプルアライメントに対する改善法
- バイナリー2次計画問題の地形解析と遺伝的局所探索の性能
- ニューラルネットにおける重み初期化の有効性について
- バックプロパゲーション学習の並列化について
- 最大多様性問題に対する高性能な局所探索アルゴリズムの一考察