簡潔な・利用しやすい構造を有する学習ネットワークの構成と応用に関する研究
【研究分野】制御・システム工学
【研究キーワード】
learning / networks / graph representation / optimization / network design / product design / path planning / evolutionary computing / learning networks / design / control / evolutionary computation / representations / combinatorial / pattern recognition / succinctness / computer-aided design / modularity / succint representation / robotics
【研究成果の概要】
本研究では簡潔な構造を持つ学習ネットワークとその応用を行った。 一方では、最先端の効率を達成する有向ネットワーク、無向ネットワーク、モジュラーネットワークおよび可変サイズネットワークの簡潔な構造が可能になった。 そして経路計画とCAD問題における応用は提案したアルゴリズムの優れた性能、効率とスケーラビリティを示すことを明らかにした。
【研究代表者】
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31
【配分額】4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)