GAによる梯子型ネットワークの動的形成と適応能の分析

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概要

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知能システムにおいては、ニューロンが成長し、対応するセンサと効果器を接続し、最終的には環境での行動を司ることのできる1つのネットワークが形成されるに至ると考えられているが、さらに、このネットワークが、非定常的な環境において適応していくためには、そのネットワーク自身がある程度の環境適応可能幅を持っていなければならない。つまりネットワーク自体を構成する要素に冗長性(redundancy)があれば、ある程度の環境の変化に耐えうる頑健性(robustness)を同時に持っていると考えられる。本研究では、このような冗長性や頑健性を定量的に捉える1つの試みとして、入出力間の配列変換を最も簡単に実現しうる梯子型ネットワークを提案し、設定された入出力間にこのネットワークを想定して、遺伝的アルゴリズムによって進化させた場合に、形成されたネットワークがどのような冗長性や頑健性を発現しうるのかを調べた結果について報告する。
一般社団法人情報処理学会の論文
1996-09-04

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