オオバ カズヒサ   OBA, Kazuhisa
  大場 和久
健康科学部 福祉工学科
教授
発表年月日 2012/03
発表テーマ Differential Evolution を用いたニューラルネットワークの学習
発表学会名 人工知能学会,進化計算学会
主催者 第2回進化計算学会研究会/第8回進化計算フロンティア研究会 合同研究会
学会区分 全国学会
単独共同区分 共同
開催地名 大阪大学豊中キャンパス
発表者・共同発表者 串田淳一,大場和久,亀井且有
概要 本研究では,進化計算の一手法であるDifferential Evolution(DE)を用いた階層型ニューラルネットワーク (NN)の学習手法を提案する.DEは実数値関数のための最適化手法であり,典型的な遺伝的アルゴリズムや進化戦略と比較し,DEは最適解への収束性に優れ頑健であることが報告されている.提案手法では,DEを適用するためにNNの重みと閾値を実数値コーディングにより遺伝子表現する.そのため,1つの個体が1つのNNの構成に対応し,個体集団をDEのアルゴリズムにより進化させることで,教師信号と出力との誤差を最小化するようなNNの構成を探索する.DEによる学習手法の有効性を検証するために,ベンチマーク問題を用いてBP法との比較を行う.
発表雑誌:『第2回進化計算学会研究会/第8回進化計算フロンティア研究会 合同研究会』