あいまいさを許容したバイナリーニューラルネットの学習特性について

摘要

本論文は、あいまいさを許容したバイナリーニューラルネットワークに遺伝的アルゴリズム（GA）を適応し、その学習特性を考察している。GAを用いた学習は中間層ニューロン数の削減と誤りの許容に対して柔軟に対応できる。GAの遺伝的操作において、突然変異する可能性のある遺伝子の個数を可変値にした。そうすることでランダム性を増加させ、局所解からの脱出を図り、最適解への収束を高速化しようという考えである。基本的な数値実験を通じてそのアルゴリズムの効果を確認した。