実数値GAに基づくバイナリニューラルネットワークの学習アルゴリズムについて

摘要

本論文では，実数値GAに基づくバイナリニューラルネットワーク（BNN）の学習アルゴリズムを提案する．このアルゴリズムでは，中間層ニューロンのパラメータを実数ベクトルによる個体で表現する．従来手法に比べ，提案手法は中間層ニューロン数の減少させ，高い汎化性能を持つ・提案手法の有効性を確認するために数値実験を行い，結果を考察する．%In this paper, we propose a learning algorithm of Binary Neural Networks (BNNs) based on real-coded genetic algorithm. The algorithm encodes parameters of hidden layer neurons as individuals consisting of real number vectors. The proposed algorithm can reduce the number of hidden layer neurons and has high generalization ability, comparing with the conventional algorithm. Through basic numerical experiments, we verify the advantages of the proposed method.