Binary Neural Networksに基づくCellular Automataの合成

摘要

本論文では、所望の時空パターンを生成するセルラーオートマトン(ab. CAs)の合成に関する簡素なアルゴリズムを紹介する。 同合成アルゴリズムは2値の結合パラメータをもつバイナリーニューラルネットワーク(ab. BNN)を基本としており、2状態セルラーオートマトンのダイナミクスを実現する。 また、所望のダイナミクスを支配するルールテーブルはBNNの教師信号に対応し、BNNの結合パラメータは遺伝的アルゴリズムによって決まる。 基本的な計算機実験を行い、少ない中間層のBNNは所望のダイナミクスを実現できることを確認する。 所望の時空パターンに挿入されたノイズを除去する問題への応用についても考察する。