Enhanced NIRMALでAI爆速！✨
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タイトル & 超要約: AI学習を爆速化！新型最適化アルゴリズム🚀
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ギャル的キラキラポイント✨
- ● AIの頭脳🧠をさらに賢くする研究なの！
- ● 難しい計算を、最強に速くする魔法🪄
- ● 画像認識とか色んなことに役立つよ💖
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詳細解説
- 背景: AI（人工知能）の学習をもっと早くしたい！画像とかを認識するAIの精度を上げたい！ってことで、めっちゃ優秀な最適化アルゴリズムを作ろうって研究だよ！😎
- 方法: NIRMALっていう、もともとすごい最適化アルゴリズムを改良✨ (α, r)-damped Nesterov 加速機構っていうテクを加えて、Enhanced NIRMALっていう新しいのを作ったの！いろんな画像データで試した結果を比較！
- 結果: 他のアルゴリズムより、Enhanced NIRMALの方が賢く学習できたってこと！画像認識とかの精度が上がって、めっちゃ良い感じになったみたい！👏
- 意義（ここがヤバい♡ポイント）: AIの学習時間が短くなれば、もっと色んなことができるようになるじゃん？新しいサービスとか、ビジネスチャンスも広がるってこと！AIがもっと身近になるかもね！🤩
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リアルでの使いみちアイデア💡
- 💡 顔認証システムとか、自動運転とかのAIの精度が上がるかも！
- 💡 AIを使った、新しいアプリとかサービスがどんどん生まれるかもね！
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Enhanced NIRMAL Optimizer With Damped Nesterov Acceleration: A Comparative Analysis
This study introduces the Enhanced NIRMAL (Novel Integrated Robust Multi-Adaptation Learning with Damped Nesterov Acceleration) optimizer, an improved version of the original NIRMAL optimizer. By incorporating an $(\alpha, r)$-damped Nesterov acceleration mechanism, Enhanced NIRMAL improves convergence stability while retaining chess-inspired strategies of gradient descent, momentum, stochastic perturbations, adaptive learning rates, and non-linear transformations. We evaluate Enhanced NIRMAL against Adam, SGD with Momentum, Nesterov, and the original NIRMAL on four benchmark image classification datasets: MNIST, FashionMNIST, CIFAR-10, and CIFAR-100, using tailored convolutional neural network (CNN) architectures. Enhanced NIRMAL achieves a test accuracy of 46.06\% and the lowest test loss (1.960435) on CIFAR-100, surpassing the original NIRMAL (44.34\% accuracy) and closely rivaling SGD with Momentum (46.43\% accuracy). These results underscore Enhanced NIRMAL's superior generalization and stability, particularly on complex datasets.