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J-GLOBAL ID：202002277581334168   整理番号：20A2075266

ニューロンアラインメントによるニューラルネットワークの安全な交差【JST・京大機械翻訳】

Safe crossover of neural networks through neuron alignment

著者 (2件)： Uriot Thomas (European Space Agency Noordwijk, The Netherlands) ,  Izzo Dario (European Space Agency Noordwijk, The Netherlands)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： GECCO ’20  ページ： 435-443  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 遺伝的アルゴリズムを用いてニューラルネットワークの重みを進化させる際の主要でほとんど未調査の課題の一つは,親ネットワーク間の顕在交差操作を見つけることである。実際,ナイーブクロスオーバーは,親から情報を保持しない機能的に損傷した子孫をもたらす。これは,ニューラルネットワークがニューロンの置換に不変であり,同じ解を表す複数の方法を生じさせるためである。これは,しばしば競合する慣例問題として参照される。本論文では,2段階安全交差(SC)演算子を提案した。第1に,親のニューロンは,それらが如何によく相関するか,そして次に両親が再結合するだけを計算することによって機能的に配列される。ニューロン間の関係を測定する2つの方法:ペアワイズ相関(PwC)と正準相関分析(CCA)を比較した。フィードフォワードニューラルネットワークペアの重みに関する算術交差を実行することによって,MNISTとCIFAR-10に関する安全な交差オペレータ(SC-PwCとSC-CCA)をテストした。著者らは,それが親から子孫への情報を効果的に伝達し,ナイーブ交差で著しく改善することを示した。提案手法は計算的に高速であり,適応景観をより効率的に探索し,将来の神経進化研究および応用において潜在的に有望なオペレータに安全な交差を行う方法として役立つ。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アラインメント ,  再結合 ,  オペレータ ,  *ネットワーク ,  *ニューロン ,  *ニューラルネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： クロスオーバー ,  フィードフォワードニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 正準相関解析 ,  競争の発明 ,  クロスオーバー ,  遺伝的アルゴリズム ,  神経進化

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューロン ,  アラインメント ,  ニューラルネットワーク ,  交差