離散Particle Swarm Optimizationを用いたDynamic Bayesian Networksの並列分散構造学習法
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概要
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本稿では多目的離散Particle Swarm Optimization(DPSO)を用いたDynamic Bayesian Networks(DBN)の並列分散構造学習法を提案する.提案手法は複数のDPSOと多目的遺伝的アルゴリズム(MOGA)による階層構造を持つ.下位層では複数のDPSOがそれぞれDBNの局所的な構造を並列分散的に学習し,上位層ではMOGAがDBN全体の構造学習を行う.数値実験により,提案手法が従来手法と比較してより高速にDBNの構造を学習できることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2010-12-12
著者
-
中野 秀洋
東京都市大学
-
宮内 新
東京都市大学
-
柴田 洸輔
東京都市大学
-
宮内 新
東京都市大 大学院工学研究科
-
中野 秀祥
東京都市大学情報工学専攻工学研究科
-
中野 秀洋
東京都市大学知識工学部情報科学科
-
中野 秀洋
東京都市大学知識工学部
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