確率的主成分分析とt-SNE法を用いた高次元Artifical Bee Colony アルゴリズム
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説明
高次元最適化問題においては探索に時間がかかる問題やパラメータ設定が複雑になる問題がある．本稿では，Artificial Bee Colony (ABC)アルゴリズムを適用する．ABCアルゴリズムは利用するパラメータの数が少なく，パラメータ設定は容易になるが，それでも，探索に時間がかかるという問題が残る．そこで確率的主成分分析を用いて次元を圧縮し，本来のABCアルゴリズムよりも探索され難さを解消する．圧縮した次元はｔ−SNE法と圧縮した次元の評価を行うk3n-errorの考えからユークリッド距離を用いて探索も行う．
収録刊行物
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- 第85回全国大会講演論文集
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第85回全国大会講演論文集 2023 (1), 419-420, 2023-02-16
情報処理学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1050016803517068160
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- NII書誌ID
- AN00349328
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- conference paper
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- データソース種別
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- IRDB
