カーネル密度推定器としての実数値交叉 : UNDXに基づく交叉カーネルの提案
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概要
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This paper presents a kernel density estimation method by means of real-coded crossovers. Functions of real-coded crossover operators are composed of probabilistic density estimation from parental populations and sampling from estimated models. Real-coded Genetic Algorithm (RCGA) does not explicitly estimate probabilistic distributions, however, probabilistic model estimation is implicitly included in algorithms of real-coded crossovers. Based on this understanding, we exploit the implicit estimation of probabilistic distribution of crossovers as a kernel density estimator. We also propose an application of crossover kernels to Expectation-Maximization estimation (EM) of Gaussian mixtures.
- 社団法人 人工知能学会の論文
- 2007-11-01
著者
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