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	2004/10
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 Learning of Neural Networks by Coevolutionary Genetic Algorithm with Degeneration
執筆形態	共著
掲載誌名	Proceedings of 2004 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC2004)
掲載区分	国外
巻・号・頁	1,3507-3512頁
頁数	6
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	遺伝的退化アルゴリズムGA^dにより構造学習を行う際に、退化圧力の調整が困難であるという問題がある。退化圧力が低すぎる場合には学習誤差は小さくなるがルールが十分に削除されない。退化圧力が高すぎる場合にはルールは削除されるが学習誤差が大きくなる。本研究では、学習誤差を最適化するための学習個体集団と損傷を起こさせる遺伝子を選択するための制御個体集団の共進化により、退化圧力を自動的に調整することを提案し、その有効性を示した。