内部コピーオペレータを用いた遺伝アルゴリズムによるリカレントニューラルネットワークの学習
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概要
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リカレントニューラルネットワークは, 状況に応じたパターンシーケンスを発振する情報処理系として高いポテンシャルをもつが, これまで十分に強力な設計手法が確立されていない.遺伝アルゴリズムをネットワークの学習問題に適用する試みが多くなされているが, 規模の大きい問題では学習に著しく時間がかかることが指摘されている.そこで本研究では, 遺伝アルゴリズムのオペレータとして内部コピーオペレータを提案し, ポピュレーションコーディングされたリカレントネットワークの学習問題に適用した.内部コピーオペレータの導入により, 規模の大きなネットワークの学習が, 従来手法に比べて加速されることを示した.内部コピーオペレータにより, 突然変異によって形成された機能ブロックを有効にコピーできる例を示した.内部コピーオペレータの適用により, ネットワークに構造が構成され, 複数リミットサイクルの獲得が容易になることを示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-02-25
著者
-
熊谷 徹
生命工学工業技術研究所
-
熊谷 徹
生命工学工業技術研究所人間情報部
-
和田 充雄
生命工学工業技術研究所人間情報部
-
三上 貞芳
生命工学工業技術研究所人間情報部
-
橋本 亮一
生命工学工業技術研究所人間情報部
-
三上 貞芳
未来大
-
三上 貞芳
北海道大学工学部
-
橋本 亮一
生命工学工業技術研究所
-
和田 充雄
北海道大学
-
和田 充雄
生命工学工業技術研究所
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