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J-GLOBAL ID：202202265834786405   整理番号：22A0636869

進化的最適化のための敵対的摂動【JST・京大機械翻訳】

Adversarial Perturbations for Evolutionary Optimization

著者 (4件)： Garciarena Unai (Intelligent Systems Group, University of the Basque Country, San Sebastian, Spain) ,  Vadillo Jon (Intelligent Systems Group, University of the Basque Country, San Sebastian, Spain) ,  Mendiburu Alexander (Intelligent Systems Group, University of the Basque Country, San Sebastian, Spain) ,  Santana Roberto (Intelligent Systems Group, University of the Basque Country, San Sebastian, Spain)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13164  ページ： 408-422  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： サンプリング法は,モデルベースの進化アルゴリズムのための重要なステップであり,それらの目標は,モデルによって提供される情報に基づく新で有望な個体の生成である。敵対的摂動は,ニューラルネットワークを削除するサンプルを作成する方法として提案されている。本論文では,探索空間の有望な解に対応する敵対摂動を生成するアイデアを紹介した。代理ニューラルネットワークは,現在のものより高い適応度である可能性がある解を生成するまで,敵対的摂動アルゴリズムによって「プール」される。困難レベルを変えて関数のベンチマークを用いて,サンプリング法として多数の敵対摂動法の性能を検討した。また,本論文は,ネットワークにおいて敵対的摂動が発生する効果を強化する技術を提案した。彼ら自身の敵対的摂動は,最新の方法の状態と競合する進化アルゴリズムを生成することができないが,それらは,進化的アルゴリズムと局所最適化器を結合するための新規で有望な方法を提供する。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  情報 ,  ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  摂動法 ,  *摂動 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 敵意 ,  進化的アルゴリズム ,  探索空間 ,  モデルベース ,  適応度 ,  進化的最適化 ,  ローカル最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 敵対的摂動 ,  モデルベースEAs ,  ニューラルネットワーク ,  サンプリング法 ,  EDA

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (3件)： 進化的最適化 ,  敵対 ,  摂動