進化的学習を用いたバイナリーニューラルネットワークによるデジタル時空パターン予測
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概要
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本論文ではバイナリーニューラルネットワーク(BNN)によるデジタル時空パターンの予測についての研究を行っている。アプローチとして、われわれは対象の時空パターンがセルラーオートマトン(CA)により近似されているものとしている。教師信号は対象のパターンの一部から抽出され、BNNの学習に使われている。BNNはCAのダイナミクスを支配するために使用され、パターンを出力する。基本的な数値実験を行うことで、教師信号数、中間層ニューロン数、予測精度についての関係を調べた。その結果はデジタル時空パターン予測における予測手法の発展の基本的な情報となる。
- 2009-01-15
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