Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/43911
| Title: | การรวมโหนดในนิวรอลเน็ตเวิร์กหลายโครงข่ายบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ |
| Other Titles: | COMBINING NODES IN MULTIPLE NEURAL NETWORKS ON LARGE DATASETS |
| Authors: | ต้า เกียรติไกรวัลศิริ |
| Advisors: | สุกรี สินธุภิญโญ |
| Other author: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์ |
| Advisor's Email: | sukree@cp.eng.chula.ac.th |
| Subjects: | นิวรัลเน็ตเวิร์ค (วิทยาการคอมพิวเตอร์) วิทยาการคอมพิวเตอร์ Neural networks (Computer science) Computer science |
| Issue Date: | 2556 |
| Publisher: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
| Abstract: | การสอนนิวรอลเน็ตเวิร์กด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่จำเป็นต้องใช้เวลามาก และเทคนิคที่นิยมใช้ในลดเวลาในการสอนลงเช่นการลดขนาดชุดข้อมูลให้มีขนาดเล็กลงก่อนนำไปสอนนั้น ไม่สามารถรับประกันได้ว่านิวรอลเน็ตเวิร์กที่ได้รับการสอนนั้นจะมีประสิทธิภาพเท่ากับนิวรอลเน็ตเวิร์กที่สอนด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยตรงหรือไม่ ในการวิจัยนี้จะนำเสนอเทคนิคในการลดเวลาในการสอนนิวรอลเน็ตเวิร์กบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ลงด้วยการแบ่งชุดข้อมูลขนาดใหญ่ออกเป็นชุดข้อมูลขนาดเล็กหลายชุด จากนั้นนำชุดข้อมูลย่อยเหล่านั้นไปสอนนิวรอลเน็ตเวิร์กที่มีโครงสร้างคล้ายกันหลายโครงข่าย จากนั้นจึงนำองค์ความรู้ในนิวรอลเน็ตเวิร์กเหล่านั้นมารวมกันอีกครั้ง จากผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าเทคนิคนี้สามารถลดเวลาที่ใช้ในการสอนนิวรอลเน็ตเวิร์กลงได้อย่างมาก โดยที่ประสิทธิภาพยังคงเทียบเท่ากับนิวรอลเน็ตเวิร์กที่สอนด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ทั้งชุด |
| Other Abstract: | Training a neural network on large dataset needs a long training time. And a technique to reduce a training time by resampling dataset cannot guarantee a neural network’s performance. In this research, we propose a technique to reduce a training time using multiple networks. Our approach divides a large dataset into n subsets. We use those subsets to train multiple same-structure neural networks. Finally, we combine knowledge in multiple neural networks into one network. Results from experiments show that our technique can reduce a training time and preserve performance as a single network trained by the whole dataset. |
| Description: | วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2556 |
| Degree Name: | วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต |
| Degree Level: | ปริญญาโท |
| Degree Discipline: | วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ |
| URI: | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/43911 |
| URI: | http://doi.org/10.14457/CU.the.2013.1358 |
| metadata.dc.identifier.DOI: | 10.14457/CU.the.2013.1358 |
| Type: | Thesis |
| Appears in Collections: | Eng - Theses |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 5570488021.pdf | 3.04 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.