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アイテム
NEATにおける種ランク付けを用いたNiching手法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/111344
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/111344e41619ca-989a-4698-9956-20648459ef0e
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2013 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | National Convention(1) | |||||||||
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公開日 | 2013-03-06 | |||||||||
タイトル | ||||||||||
タイトル | NEATにおける種ランク付けを用いたNiching手法 | |||||||||
言語 | ||||||||||
言語 | jpn | |||||||||
キーワード | ||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||
主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
資源タイプ | ||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
資源タイプ | conference paper | |||||||||
著者所属 | ||||||||||
立命館大 | ||||||||||
著者所属 | ||||||||||
立命館大 | ||||||||||
著者名 |
楠本直輝
× 楠本直輝
× RUCKTHAWONMAS
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論文抄録 | ||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||
内容記述 | 進化的神経回路網は、進化的アルゴリズムを用いてニューラルネットを最適化する手法であり、多くの学習問題に有効であることが知られている。とくに、強化学習問題におけるポリシー探索手法としての応用に多くの成功例が見られる。その一つとしてNEAT(Neuro Evolution of Augmenting Topologies)を取り上げる。進化的神経回路網には、共通に大域最適解への陥りという問題がある。NEATには、大域的局所解の陥りへの対策として「種分化」「適応度共有」の2つのNiching手法が導入されている。本研究では「適応度共有」に着目する。適応度共有は、革新的なトポロジを持ったネットワーク構造を持つ個体を保護する役割を果たしている。この「適応度共有」に種ランク付けという提案手法を導入し、既存NEATとの性能を比較する。性能比較にはベンチマーク問題を設定する。問題設定においては性能の向上が見られた。 | |||||||||
書誌レコードID | ||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
書誌情報 |
第75回全国大会講演論文集 巻 2013, 号 1, p. 343-344, 発行日 2013-03-06 |
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出版者 | ||||||||||
言語 | ja | |||||||||
出版者 | 情報処理学会 |