論文の概要: Structural Combinatorial of Network Information System of Systems based
on Evolutionary Optimization Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09706v1
- Date: Sat, 22 Feb 2020 14:17:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-29 19:02:53.185827
- Title: Structural Combinatorial of Network Information System of Systems based
on Evolutionary Optimization Method
- Title(参考訳): 進化的最適化手法に基づくシステムのネットワーク情報システムの構造的組合せ
- Authors: Tingting Zhang, Yushi Lan, Aiguo Song, Kun Liu, Nan Wang
- Abstract要約: ネットワーク情報アーキテクチャの進化は遺伝的アルゴリズムによって解析される。
進化的シミュレーションは、ネットワーク情報アーキテクチャの最適スキームを予測するために用いられる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.647501068848069
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The network information system is a military information network system with
evolution characteristics. Evolution is a process of replacement between
disorder and order, chaos and equilibrium. Given that the concept of evolution
originates from biological systems, in this article, the evolution of network
information architecture is analyzed by genetic algorithms, and the network
information architecture is represented by chromosomes. Besides, the genetic
algorithm is also applied to find the optimal chromosome in the architecture
space. The evolutionary simulation is used to predict the optimal scheme of the
network information architecture and provide a reference for system
construction.
- Abstract(参考訳): ネットワーク情報システムは、進化特性を持つ軍用情報ネットワークシステムである。
進化とは、障害と秩序、カオスと均衡を置き換える過程である。
進化の概念は生物学的システムに由来することから,ネットワーク情報アーキテクチャの進化は遺伝的アルゴリズムによって解析され,ネットワーク情報アーキテクチャは染色体によって表現される。
さらに、遺伝的アルゴリズムはアーキテクチャ空間における最適な染色体を見つけるためにも用いられる。
進化的シミュレーションは、ネットワーク情報アーキテクチャの最適スキームを予測し、システム構築の基準を提供するために用いられる。
関連論文リスト
- Collective variables of neural networks: empirical time evolution and scaling laws [0.535514140374842]
実験的なニューラル・タンジェント・カーネルのスペクトル、特にエントロピーとトレースのスペクトルに対する特定の測定により、ニューラルネットワークが学習した表現についての洞察が得られることを示す。
結果は、トランスフォーマー、オートエンコーダ、グラフニューラルネットワーク、強化学習研究など、より複雑なネットワークで示される前に、まずテストケースで実証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-09T21:37:14Z) - Contrastive-Signal-Dependent Plasticity: Self-Supervised Learning in Spiking Neural Circuits [61.94533459151743]
この研究は、スパイキングネットワークのシナプスを調整するための神経生物学的に動機づけられたスキームを設計することの課題に対処する。
我々の実験シミュレーションは、繰り返しスパイクネットワークを訓練する際、他の生物学的に証明可能なアプローチに対して一貫した優位性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-30T02:40:28Z) - Combining Neuro-Evolution of Augmenting Topologies with Convolutional
Neural Networks [0.0]
我々は、NEAT(NeuroEvolution of Augmenting Topologies)とCNN(Convolutional Neural Networks)を組み合わせて、Residual Networks(ResNets)ブロックを用いたシステムを提案する。
遺伝的アルゴリズムは、バックプロパゲーション毎のトレーニングよりもはるかに要求が高いため、我々の提案するシステムは、追加の最適化が実施されれば、どのように構築できるのかを説明します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-20T18:41:57Z) - Data-driven emergence of convolutional structure in neural networks [83.4920717252233]
識別タスクを解くニューラルネットワークが、入力から直接畳み込み構造を学習できることを示す。
データモデルを慎重に設計することにより、このパターンの出現は、入力の非ガウス的、高次局所構造によって引き起こされることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-01T17:11:13Z) - Understanding the network formation pattern for better link prediction [4.8334761517444855]
多重順序局所情報(MOLI)を用いたリンク予測手法を提案する。
MOLIは、異なる距離の隣人からのローカル情報を利用しており、パラメータは事前知識に基づいて事前駆動される。
シミュレーションと実世界の11種類のネットワークにおいて,MOLIが他の11種類のリンク予測アルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-17T15:30:04Z) - Learning Structures for Deep Neural Networks [99.8331363309895]
我々は,情報理論に根ざし,計算神経科学に発達した効率的な符号化原理を採用することを提案する。
スパース符号化は出力信号のエントロピーを効果的に最大化できることを示す。
公開画像分類データセットを用いた実験により,提案アルゴリズムでスクラッチから学習した構造を用いて,最も優れた専門家設計構造に匹敵する分類精度が得られることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-27T12:27:24Z) - On the Exploitation of Neuroevolutionary Information: Analyzing the Past
for a More Efficient Future [60.99717891994599]
本稿では,神経進化過程から情報を抽出し,メタモデルを構築するアプローチを提案する。
本稿では, 異なる特徴を有する生成的対向ネットワークの神経進化的探索における最良の構造について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-26T20:55:29Z) - Epigenetic evolution of deep convolutional models [81.21462458089142]
我々は、より深い畳み込みモデルを進化させるために、これまで提案されていた神経進化の枠組みを構築した。
異なる形状と大きさのカーネルを同一層内に共存させる畳み込み層配置を提案する。
提案したレイアウトにより、畳み込み層内の個々のカーネルのサイズと形状を、対応する新しい突然変異演算子で進化させることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-12T12:45:16Z) - Firefly Neural Architecture Descent: a General Approach for Growing
Neural Networks [50.684661759340145]
firefly neural architecture descentは、ニューラルネットワークを漸進的かつ動的に成長させるための一般的なフレームワークである。
ホタルの降下は、より広く、より深くネットワークを柔軟に成長させ、正確だがリソース効率のよいニューラルアーキテクチャを学習するために応用できることを示す。
特に、サイズは小さいが、最先端の手法で学習したネットワークよりも平均精度が高いネットワークを学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-17T04:47:18Z) - A multi-agent model for growing spiking neural networks [0.0]
このプロジェクトでは、学習メカニズムとして、スパイキングニューラルネットワークのニューロン間の接続を拡大するためのルールについて検討している。
シミュレーション環境での結果は、与えられたパラメータセットに対して、テストされた関数を再現するトポロジに到達可能であることを示した。
このプロジェクトはまた、モデルパラメーターに最適な値を得るために、遺伝的アルゴリズムのようなテクニックを使用するための扉を開く。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-21T15:11:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。