進化するニューラルネットワークのための二倍体【JST・京大機械翻訳】

Reedy Cara

文献

J-GLOBAL ID：202002291790590532 整理番号：20A1796939

進化するニューラルネットワークのための二倍体【JST・京大機械翻訳】

Diploidy for evolving neural networks

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資料名：
号： GECCO ’18 ページ： 1918-1921 発行年： 2018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)

遺伝的アルゴリズムと人工ニューラルネットワークは,進化したニューラルネットワークを生成するために互いに組み合わせることができる2つの広く使われている技術である。また,いくつかの研究は,通常用いられる半数体の遺伝的表現,特に変化する環境に対するより良い適応の形式で,可能な利点のために,遺伝的アルゴリズムにおける二倍体の利用を見た。本論文では,エージェントベースシミュレーションで用いられるニューラルネットワークを進化させるための2倍体表現を提案した。二倍体表現の2つのバージョンを,1つの静的および2つの変化環境における半数体バージョンでテストした。3つの遺伝型はすべて異なる環境で異なった。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】

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計算機システム開発

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