| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2006-01-24 14:00
BNNに基づく所望のCAの合成について
○斎藤利通・山道 孝・鈴木聡史・鳥飼弘幸（法政大） |
| 抄録 |
（和） |
セルラーオートマタ ( CA ) の解析と合成について検討する。CAは2値状態変数を持ち、その時間発展はルール表によって支配される。ルール表はブール関数の一種であり、本論文ではこれをバイナリーニューラルネット( BNN )で実現する。BNNはバイナリーの結合パラメータを持ち、その学習アルゴリズムは、GAに基づいている。まず、あるルール表をBNNの教師信号として適用し、対応するCAのダイナミクスの複雑さとBNNの中間層の数の関係を調べる。これは、CAの多彩な動作を解析するための基礎となる。次に、あるCAが生成した時空パターンに印加されたノイズの除去を試みる。基本的な数値実験によって、クリーンなパターンを生成するルール表を実現するBNNを構成できることを示す。その学習では、ノイズィーなパターンから多数決原理を用いて抽出した教師信号を用いている。これは、所望のパターンを生成するCAの合成に発展するかもしれない。 |
| （英） |
This paper considers analysis and synthesis of cellular automata ( CAs ).
The CA has binary state variable and the dynamics is governed by a rule table: a kind of Boolean function.
We realize the rule tables through binary neural networks ( BNNs ).
The BNN has binary connection parameters and the learning algorithm is based upon the GA.
First, we apply a rule table as teacher signals to BNN and investigate relation between complexity of the corresponding CA dynamics and the number of hidden neurons of the BNN.
This investigation is basic for analysis of rich CA dynamics.
Second, we try to reduce noise added to a spatio-temporal pattern of CA.
Performing basic numerical experiments we can make the BNN to construct a desired rule table that gives the clear pattern.
In the learning teacher signals are extracted with the majority principle from the noisy pattern.
It may be developed into synthesis of desired CAs. |
| キーワード |
（和） |
教師あり学習 / セルラーオートマタ / バイナリーニューラルネット / 遺伝的アルゴリズム / / / / |
| （英） |
遺伝的アルゴリズム / 遺伝的アルゴリズム / Binary Neural Networks / Genetic Algorithms / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 105, no. 547, NLP2005-119, pp. 117-122, 2006年1月. |
| 資料番号 |
NLP2005-119 |
| 発行日 |
2006-01-17 (NLP) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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