電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-8-18
擬似パターンを用いた知識転写によるニューラルネットワークの構造獲得
○齋藤成人・服部元信(山梨大)
ニューラルネットワークを用いた知識獲得の手法として,進化計算によってネットワークの構造を自律的に獲得し知識を獲得する研究がある.しかし,進化によって構造が肥大化するにつれて,知識の類似と構造を表現した遺伝子の類似が必ずしも一致せず,進化を妨げる問題がある.これは,異なる構造を持ったネットワークでも,同じ知識を獲得できるニューラルネットワークの汎用性の影響である.進化を効率よく行うためには,知識の類似=遺伝子の類似になっているべきではあるが,獲得してくるニューラルネットワークの構造表現に制限をかけてそれを維持することは,ニューラルネットワークの汎用性を妨げ,進化計算を用いる意義も減少してしまう.
そこで,本研究では,これらを解決する手法として,擬似パターンによる知識転写を導入することによって,知識の類似=遺伝子の類似を維持しつつ進化計算によって構造を獲得する手法を提案する.