Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Survey on Computational Intelligence-based Transfer Learning

論文の概要: A Survey on Computational Intelligence-based Transfer Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10593v1
Date: Fri, 17 Jun 2022 16:11:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-26 21:54:40.896397
Title: A Survey on Computational Intelligence-based Transfer Learning
Title（参考訳）: コンピュータ・インテリジェンスに基づくトランスファー学習に関する調査
Authors: Mohamad Zamini, Eunjin Kim
Abstract要約: 本稿では,コンピュータ・インテリジェンスに基づく伝達学習技術について研究する。ニューラルネットワークベース、進化アルゴリズムベース、Swarmインテリジェンスベース、ファジィロジックベーストランスファーラーニングに分類する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7614628596146599
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The goal of transfer learning (TL) is providing a framework for exploiting acquired knowledge from source to target data. Transfer learning approaches compared to traditional machine learning approaches are capable of modeling better data patterns from the current domain. However, vanilla TL needs performance improvements by using computational intelligence-based TL. This paper studies computational intelligence-based transfer learning techniques and categorizes them into neural network-based, evolutionary algorithm-based, swarm intelligence-based and fuzzy logic-based transfer learning.
Abstract（参考訳）: transfer learning(tl)の目標は、ソースからターゲットデータへの取得した知識を活用するためのフレームワークを提供することだ。転送学習のアプローチ従来の機械学習のアプローチと比較すると、現在のドメインからより良いデータパターンをモデル化することができます。しかし、vanilla tlは計算知能に基づくtlを使用することで性能を改善する必要がある。本稿では,計算知性に基づく転送学習技術を研究し,それらをニューラルネットワーク,進化的アルゴリズム,群知性に基づく,ファジィ論理に基づく転送学習に分類する。

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