| 講演名 | 1997/3/17 遺伝的アルゴリズムと構造学習を用いたニューラルネットの構造決定 西野 和彦, 石川 眞澄, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ | PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 本研究では大域的探索に優れる遺伝的アルゴリズムと局所的探索に優れる構造学習を組み合わせた統合的学習法を提案する.遺伝的アルゴリズムと構造学習を組み合わせることにより,高い大域的探索能力および局所的探索能力を期待することができる.特に探索空間が広いリカレントネットワークをとり上げ,人工的時系列データおよびガス炉実データを対象として最適構造探索を行ない,その有効性を確認した. |
| 抄録(英) | In this paper, we propose the integrated learning method combining structual learning good at local search and genetic algorithm good at global search. The combination of genetic algorithm and structual learning is expected to have both large local search capability and large local search capability. The optimum structure search of recrrent networks which have especially large serach space is tried using artificial time series data and gas furnace data. The effectiveness of the proposed metheod is well demonstrated. |
| キーワード(和) | 遺伝的アルゴリズム / 構造学習 / リカレントネットワーク |
| キーワード(英) | genetic algorithm / structual learning / recurrent network |
| 資料番号 | NC96-119 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
|---|---|
| 開催期間 | 1997/3/17(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 遺伝的アルゴリズムと構造学習を用いたニューラルネットの構造決定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Structure Determination of Neural Networks Using Genetic Algorithm and Structual Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 遺伝的アルゴリズム / genetic algorithm |
| キーワード(2)（和/英） | 構造学習 / structual learning |
| キーワード(3)（和/英） | リカレントネットワーク / recurrent network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 西野 和彦 / Kazuhiko Nishino |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 九州工業大学 情報工学部 Faculty of Computer Science and Systems Engineering Kyushu Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 石川 眞澄 / Masumi Ishikawa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 九州工業大学 情報工学部 Faculty of Computer Science and Systems Engineering Kyushu Institute of Technology |
| 発表年月日 | 1997/3/17 |
| 資料番号 | NC96-119 |
| 巻番号（vol） | vol.96 |
| 号番号（no） | 583 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |