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』