NeuroEvolution of Augumenting Topologiesのパラメータチューニングに関する一考察
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概要
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近年人工神経回路網の構造も進化の対象とする研究が行われ,NEAT(NeuroEvolution of Augumenting Topologies)と呼ばれる手法が Stanleyらにより提案され,二重倒立振子問題や競合型共進化問題において優 れ た成果をあげている.しかし,NEATはパラメータが多く,各パラメータが進化挙動へどのような影響を与えるか十分な解析がされていない.そこで本研究では,パラメータ設定による進化挙動への影響を調べ,適切なパラ メータ範囲を調べる.
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自動制御連合講演会 | 論文
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