進化論に基づくニューラルネットワークの構造適応学習アルゴリズムの構成
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概要
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工学的側面からGAとニューラルネットワークの融合に関する研究がなされてきたが,学習期間中に教師信号に変化が及ぶ,"動的性質"を持つ実験環境上での議論が乏しいのが現状であった.そこで本論文では,自然界の生物が進化と学習によって様々に変化する環境に適応する過程を模倣した,進化論に基づく構造適応学習アルゴリズムを提案する.提案する手法は,学習中に教師信号に変化が及んだ場合でも,学習を初期状態から行うのではなく,ネットワーク構造や結合荷重ベクトル,学習パラメータ値の継承を考慮する適応的な学習を可能とするものである.提案した手法の有効性を検証するために,1変数関数の同定および10bits問題に適用した結果をここに報告する. From the point of view of engineering, many researchers have been engaged in the combination of neural networks and genetic algorithms. However, their discussion has been limited to an environment of fixed training data during learning phase. In this paper, we propose a structural adaptive learning algorithm in neural network based on the theory of evolution. Our proposed method imitates the processes that living things adapt their structures according to the various of environments by evolution and learning. In this method, once teaching data change during learning under dynamic environments, the learning doesn't start to train from the initial state again. This method is useful for adaptive learning which can take into account inheritance of the network structure, the connection weights vector, and the learning parameters. To verify the effectiveness of our proposed method, we applied the method to an identification of a Gauss function and a 10 bits problem where an output is determined according to 10 input signals in an environment.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2002-08-15
社団法人情報処理学会 | 論文
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