高速機械学習で金属欠陥を見つける(中国)【AI論文】

   

中国の北京科学技術大学のSiyang Tianら研究者は、熱間圧延鋼板の欠陥識別時におけるELMの性能が初期パラメータに依存してしまうという課題に注目し、ELMに遺伝的アルゴリズムと組み合わせることを試みた。Extreme Learning Machine(ELM)は高い識別精度を持つ高速機械学習アルゴリズムだ。

その研究のポイントはこうだった。

✔️課題
ELMの性能は初期パラメータに依存してしまう。

✔️解決手法
ELMを遺伝的アルゴリズムと組み合わせて改良版のアルゴリズム「G-ELM」を提案した。

✔️結果
ELMよりG-ELMの方が精度が高かった。

では研究の詳細を見てみよう。

ELMの性能は初期パラメータに依存してしまう

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