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ID 18310
本文ファイル
別タイトル
Design of a Multi-Layered Neural Network Using Particle Swarm Optimization
著者
加藤 暢恵
キーワード
neural network
evolutionary computation
learning
particle swarm optimization
meta heuristics
ニューラルネットワーク
進化計算
学習
PSO
メタヒューリスティク
NDC
教育
抄録(英)
Particle Swarm Optimization (PSO), whose concept has been established as a simulation of a simplified social milieu, is known as one of the most useful optimization methods for solving non-convex continuous optimization problems. This paper describes a new learning algorithm to simultaneously adjust connection weights included in neural networks and some user-specified parameters included in units. According to the proposed algorithm, it is possible to improve the learning properties of the neural networks, e.g., the learning cost and/or adaptability. The behavior of the proposed algorithm is examined on a numerical simulation example.
掲載誌名
広島大学大学院教育学研究科紀要. 第二部, 文化教育開発関連領域
55号
開始ページ
71
終了ページ
76
出版年月日
2007-03-28
出版者
広島大学大学院教育学研究科
ISSN
1346-5554
NCID
SelfDOI
言語
日本語
NII資源タイプ
紀要論文
広大資料タイプ
学内刊行物(紀要等)
DCMIタイプ
text
フォーマット
application/pdf
著者版フラグ
publisher
部局名
教育学研究科
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