Neuroevolution
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2016/04/13 07:19 UTC 版)
Neuroevolution または Neuro-evolution は人工ニューラルネットワークの学習に遺伝的アルゴリズムを用いる機械学習の手法である。ネットワークの性能を測るのが容易であるが、教師あり学習を用いて正しい入力と出力の対の概要を作るのが困難または不可能であるゲームやロボットのモーター制御するようなアプリケーションに有効である。ニューラルネットワークの学習の分類体系では強化学習に属する。
- ^ http://www.ucs.louisiana.edu/~dxj2534/james_gecco04.pdf
- ^ http://nn.cs.utexas.edu/downloads/papers/stanley.alife03.pdf
- ^ Yohannes Kassahun, Mark Edgington, Jan Hendrik Metzen, Gerald Sommer and Frank Kirchner. Common Genetic Encoding for Both Direct and Indirect Encodings of Networks. In Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2007), London, UK, 1029-1036, 2007.
- ^ Peter J Angeline, Gregory M Saunders, and Jordan B Pollack. An evolutionary algorithm that constructs recurrent neural networks. IEEE Transactions on Neural Networks, 5:54–65, 1994. [1]
- ^ Xin Yao and Yong Liu. A new evolutionary system for evolving artificial neural networks. IEEE Transactions on Neural Networks, 8(3):694–713, May 1997. [2]
- ^ http://nn.cs.utexas.edu/downloads/papers/stanley.ieeetec05.pdf
- ^ http://nn.cs.utexas.edu/downloads/papers/stanley.ec02.pdf
- ^ http://nn.cs.utexas.edu/downloads/papers/stanley.ieeetec05.pdf
- ^ Yohannaes Kassahun and Gerald Sommer. Efficient reinforcement learning through evolutionary acquisition of neural topologies. In Proceedings of the 13th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN 2005), pages 259–266, Bruges, Belgium, April 2005. [3]
- ^ Nils T Siebel and Gerald Sommer. Evolutionary reinforcement learning of artificial neural networks. International Journal of Hybrid Intelligent Systems 4(3): 171-183, October 2007. [4]
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