頑強なハイブリッド深層学習モデルの自動探索システム
| 体系的番号 |
JPMJPR18U6 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJPR18U6.20316998 |
研究代表者 |
ヴァルガス ダニロ 九州大学, 大学院システム情報科学研究院, 准教授
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| 研究期間 (年度) |
2020 – 2021
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| 概要 | ACT-Iの研究成果では、ロバスト性を持つための様々な特徴を明らかにしました。その特徴の中には (1)ハイレベルなコンセプトを持つ機械学習、（２）FeedbackやDynamic Routingなどを持つニューラルネットワークはロバスト性がより高いと紹介しました。加速フェーズには（１）と（２）それぞれの特徴を持つニューラルネットワークを開発します。
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| 研究領域 | 情報と未来 |
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