主催: 計測自動制御学会, システム制御情報学会, 日本機械学会, 化学工学会, 精密工学会, 日本航空宇宙学会
共催: 43学協会
神戸大学大学院自然科学研究科
神戸大学工学部
(EndNote、Reference Manager、ProCite、RefWorksとの互換性あり)
(BibDesk、LaTeXとの互換性あり)
進化型人工神経回路網の分野において，結合荷重値だけでなくネットワーク構造も進化対象とし，より適応的な人工神経回路網を獲得させる試みがなされている．しかし，(1)交叉が困難，(2)構造変化による急激な適応度低下という特有の問題が生じる．そこで，我々の提案する構造進化手法を用い，標準問題に適用し，その結果，問題の困難性が増加するにつれ，代表手法であるNEATに比べ，本手法が優位になることを確認した．
すでにアカウントをお持ちの場合 サインインはこちら
