タカハマ　セツコ   TAKAHAMA Setsuko   高濱　節子    所属   広島修道大学  商学部    職種   教授
言語種別	日本語
発行・発表の年月	2002/11
形態種別	学術論文
査読	査読有り
標題	＜国際学会査読付き論文＞Structural Optimization of Neural Network by Genetic Algorithm with Damaged Genes
執筆形態	共著
掲載誌名	Proceedings of the 9th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP'02)
掲載区分	国外
巻・号・頁	3,1211-1215頁
頁数	5
担当範囲	共同研究につき本人担当部分抽出不可能
著者・共著者	高濱徹行, 阪井節子
概要	遺伝子に損傷度を導入したDGGAによって、優れた構造を学習するためには、遺伝子の損傷と修復のバランスを適切に取る必要がある。DGGAでは、損傷および修復の確率は損傷確率関数で設定される。損傷確率が低ければ学習誤差は小さくなるがパラメータはあまり削減されず汎化性能が低下する。逆に損傷確率が高ければ、パラメータは削減されるが学習誤差が十分に減少しない。このような損傷確率の変化によるDGGAの性能の変化を、独立変数を持つ単純関数およびニューラルネットワークを対象として検討した。