遺伝的アルゴリズムを用いたニューラルネットワークの学習

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概要

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階層型ニューラルネットワークの学習には、現在BP法が広く用いられている。しながらBP法は探索空間の近似的最急降下法による一点探索であるため学習開始時のユニット間の結合重みの初期値に依存し、局所解に陥る可能性がある。また誤差がある程度小さくなると逆伝播誤差が小さくなりネットワークの修正が行えず学習が停滞することもある。そこで、本稿ではこれらの問題を解決するため、複数点同時探索により大局的な探索に有効な遺伝的アルゴリズム (以下GA) を用いてニューラルネットワークの学習を行い、学習性能の向上を図る。さらに、BP法によって得られたネットワークとGAによって得られたネットワークの比較を汎化の観点より行う。
社団法人電子情報通信学会の論文
1997-03-06

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