高速機械学習で金属欠陥を見つける（中国）【AI論文】

   
↓はてなブックマークで応援お願いします！
このエントリーをはてなブックマークに追加

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

続きを読むには無料会員登録が必要です。


※ログイン/初回登録後、下記ボタンを押してください。

    記事をご覧いただきありがとうございます。

    ・サイトや記事へのフィードバック
    ・文献調査のご依頼
    ・広告配信のご依頼
    ・AI人材の雇用相談
    ・AI開発のご相談

    など、何かありましたら、ご連絡ください。

    関連記事

    1. 住宅や商業ビルの電力消費を正しく予測するには？（AI×環境）【論…

    2. 世界の言葉はデジタル保存されていく。ウルドゥー語編（AI×都市）…

    3. 運転手の疲労が分かる【AI論文】

    4. 年齢推定の精度アップが止まらない！注目の新手法（AI×マーケティ…

    5. AIが新たに3つの抗マラリア薬候補を発見（AI×医薬品）【論文】…

    おすすめ記事

    1. 「Pandasデータフレームの欠損値を確認せよ！ 」AIクイズ実…

    2. 「配列をpandasデータフレームにせよ！ 」AIクイズ実装編【…

    3. 「モデル作成後の評価法は？ 」AIクイズ実装編【第5問】

    4. 「scikit-learnで最小二乗法！ 」AIクイズ実装編【第…

    5. 「pandasでcsvファイルを読み取る！ 」AIクイズ実装編【…

    業界／カテゴリー

    PAGE TOP