| 講演名 | 2015-01-29 混合ルールセルオートマトンの安定性について(ニューロコンピューティング実装及び人間科学のための解析・モデル化,一般) 澤山 良, 斎藤 利通, |
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| 抄録(和) | 本論文では,1次元2状態3近傍セルオートマトン(ECA)において,すべての定常状態に対して過渡状態が存在しないルールに着目した混合ルールセルオートマトン(MCA)を紹介する.今回,MCAを紹介するとともに定常状態に過渡状態を生成する学習アルゴリズムを提案する.まず,すべての定常状態に過渡状態が存在しないルールのECAを解析する.次に,すべての定常状態に過渡状態が存在しないルール同士を組み合わせて,過渡状態の生成を高めるルールの組み合わせ方を最適化するアルゴリズムの提案を行う.数値実験を行い,デジタルリターンマップを用いて,学習過程における定常状態と過渡状態を解析する. |
| 抄録(英) | This paper studies the cellular automata with mixed rules (MCA). The mixed rule consists of two special rules of the elementary cellular automata (ECA) which have no transient state for all steady states. First, we analyze the rules of ECA which have no transient state for all steady states. Second, we present a learning algorithm that tries to optimize the combination of those rules to enlarge transient states for steady states. Performing basic numerical experiments, we analyze the steady states and transient states in the learning process by using the digital return map. |
| キーワード(和) | セルオートマトン / 遺伝的アルゴリズム / リターンマップ |
| キーワード(英) | Cellular Automata / Genetic Algorithm / Return Map |
| 資料番号 | NC2014-57 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2015/1/22(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 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) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 混合ルールセルオートマトンの安定性について(ニューロコンピューティング実装及び人間科学のための解析・モデル化,一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Stability of mixed rule cellular automata |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | セルオートマトン / Cellular Automata |
| キーワード(2)（和/英） | 遺伝的アルゴリズム / Genetic Algorithm |
| キーワード(3)（和/英） | リターンマップ / Return Map |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 澤山 良 / Ryo SAWAYAMA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 法政大学理工学部電気電子工学科 EE Dept., Hosei University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 斎藤 利通 / Toshimichi SAITO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 法政大学理工学部電気電子工学科 EE Dept., Hosei University |
| 発表年月日 | 2015-01-29 |
| 資料番号 | NC2014-57 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | 437 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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