遺伝的アルゴリズムにより生成される遺伝子配列からのギブス分布の学習(ニューロハードウェア,ヒューマンインターフェース,一般)
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概要
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GA(遺伝的アルゴリズム)から生成される遺伝子配列の統計的性質を熱力学の観点から理解するため,エネルギー・ランドスケープが多谷構造を持つことで知られる可解模型であるスピングラス鎖,および,シェリントン-カークパトリック(Sherrington-Kirkpatrick:SK)模型に対し,それらのエネルギー関数について構成されるGAから生成された遺伝子配列を訓練データとし,そのデータの持つ統計性をよりよく再現するためのギブス分布を遺伝子データに基づく経験分布とギブス分布間のカルバック-ライブラ情報量を最小化する勾配法に基づき同定する.ここで得られる温度に関する学習方程式を数値/解析的に調べることでGAの有効温度スケジューリング,および,残留エネルギーの漸近的振る舞いについて議論する.
- 2009-10-16
著者
-
井上 純一
北海道大学大学院情報科学研究科
-
井上 純一
物材機構計算科学センター
-
井上 純一
広島大学大学院工学研究科
-
北形 学
北海道大学大学院情報科学研究科
-
井上 純一
北海道大学 大学院情報科学研究科
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