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J-GLOBAL ID：201702225724777668   整理番号：17A2008003

学習と進化の間の相互作用の機構【Powered by NICT】

Mechanisms of interaction between learning and evolution

著者 (2件)： Red’ko Vladimir G. (Scientific Research Institute for System Analysis, Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia) ,  Red’ko Vladimir G. (National Research Nuclear University, MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute), Moscow, Russia)
資料名： Biologically Inspired Cognitive Architectures  (Biologically Inspired Cognitive Architectures)
巻： 22  ページ： 95-103  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3434A  ISSN： 2212-683X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 学習と進化的最適化の間の相互作用の主な特性を定量的に解析した。これらの特性は(1)遺伝的同化,(2)遮蔽効果,(3)学習と進化の間の相互作用に及ぼす学習負荷の影響。遺伝的同化は個々の学習によって得られた生物の後天性特徴は多世代ダーウィン進化の遺伝になる可能性があることを意味している。遮蔽効果は強い学習は最適遺伝子型のための進化的探索を阻害できることを意味している。学習負荷が学習プロセスは,いくつかのエネルギーと時間を要するため,生物の適合性を学習により減少できることを意味する。著者らの解析は進化の準種モデル(固有,1971;固有&Schuster,1979)に基づいている。このモデルに基づいて,唯一の有意な変数,最適からの距離を考慮するために十分である。これは学習と進化の間の相互作用の機構の明確な定量分析を確実にした。学習と進化の間の相互作用を計算機シミュレーションにより解析した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 遺伝 ,  遺伝子型 ,  *学習 ,  *相互作用 ,  モデル ,  定量分析 ,  計算機シミュレーション ,  適応性
準シソーラス用語： 学習過程 ,  遮蔽効果 ,  進化的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 学習と進化の間の相互作用 ,  遺伝的同化 ,  隠蔽効果 ,  学習負荷

分類 (5件)： 微生物学(ウイルス以外)一般  (EG03010C) ,  晶析  (XD02070T) ,  進化論一般  (EC03010Q) ,  異種生物間相互作用  (EE01050A) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習 ,  進化 ,  相互作用