ソフトマージンバイナリーニューラルネットワークの遺伝的学習アルゴリズムについて
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概要
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本論文は、ソフトマージンバイナリーニューラルネットワークの遺伝的学習アルゴリズムについて研究している。遺伝的アルゴリズム(GA)を用いた学習は中間層ニューロン数の削減と誤りの許容に対して柔軟に対応できる。GAの遺伝的操作において、突然変異する可能性のある遺伝子の個数を可変値にした。そうすることでランダム性を増加させ、局所解からの脱出を図り、最適解への収束を高速化しようという考えである。基本的な数値実験を通じてそのアルゴリズムの効果を確認した。
- 2009-11-04
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