論文の概要: Coloured noise time series as appropriate models for environmental
variation in artificial evolutionary systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16204v1
- Date: Mon, 29 Jun 2020 17:14:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-15 14:38:54.709698
- Title: Coloured noise time series as appropriate models for environmental
variation in artificial evolutionary systems
- Title(参考訳): 人工進化システムにおける環境変動の適切なモデルとしてのカラーノイズ時系列
- Authors: Matt Grove, James M. Borg, Fiona Polack
- Abstract要約: 人工進化システムにおける環境変動の適切なモデルとしてカラーノイズを導入する。
ピンクノイズは、一般化と特殊主義のバランスのための圧力の点である。
フィールドとしての人工生命は、環境変動のモデルを作るために色付きノイズを取り入れるべきである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ecological, environmental and geophysical time series consistently exhibit
the characteristics of coloured (1/f^\b{eta}) noise. Here we briefly survey the
literature on coloured noise, population persistence and related evolutionary
dynamics, before introducing coloured noise as an appropriate model for
environmental variation in artificial evolutionary systems. To illustrate and
explore the effects of different noise colours, a simple evolutionary model
that examines the trade-off between specialism and generalism in fluctuating
environments is applied. The results of the model clearly demonstrate a need
for greater generalism as environmental variability becomes `whiter', whilst
specialisation is favoured as environmental variability becomes `redder'. Pink
noise, sitting midway between white and red noise, is shown to be the point at
which the pressures for generalism and specialism balance, providing some
insight in to why `pinker' noise is increasingly being seen as an appropriate
model of typical environmental variability. We go on to discuss how the results
presented here feed in to a wider discussion on evolutionary responses to
fluctuating environments. Ultimately we argue that Artificial Life as a field
should embrace the use of coloured noise to produce models of environmental
variability.
- Abstract(参考訳): 生態学、環境学、地球物理学の時系列は、色(1/f^\b{eta})ノイズの特性を一貫して示している。
ここでは, 人工進化系における環境変動の適切なモデルとして, 色付きノイズ, 個体群持続性, および関連する進化力学に関する文献を概説する。
異なる雑音色の影響を説明するために、変動環境における特殊主義と一般主義のトレードオフを考察する単純な進化モデルを適用する。
モデルの結果は, 環境変動が「より白く」なるとともに, 環境変動が「赤く」なるにつれて, より一般化の必要性が明らかに示される。
白と赤の騒音の中間に位置するピンクノイズは、一般的な環境変動の適切なモデルとして「ピンカー」ノイズがますます見られるようになった理由について、一般化と特殊主義バランスの圧力がかかる点である。
この結果が、変動する環境に対する進化的反応に関するより広範な議論にどのように影響するかを議論する。
究極的には、分野としての人工生命は、環境変動のモデルを作成するために色付きノイズを使うべきだと主張する。
関連論文リスト
- Unique entanglement dynamics of two-qubit separable and Werner states in a discrete qubit environment [0.0]
均質な環境では、分離状態の絡み合いのダイナミクスはサブシステム間の相互作用に影響される。
ホワイトノイズ環境では、絡み合いの減衰時間は環境の大きさによってのみ決定される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-24T17:08:30Z) - Image Segmentation via Divisive Normalization: dealing with environmental diversity [0.8796261172196743]
ディバイシブ・ノーマライゼーションを付加したセグメンテーションU-ネットをトレーニング条件から遠ざかるようにした。
シーンは、そのラディアンスレベルとダイナミックレンジ(昼夜)に応じて分類し、無彩色/彩色コントラストに応じて分類する。
その結果、ディバイシブ正規化を伴うニューラルネットワークは、すべてのシナリオでより良い結果が得られることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-25T07:38:27Z) - VegeDiff: Latent Diffusion Model for Geospatial Vegetation Forecasting [58.12667617617306]
地理空間植生予測タスクのためのVegeDiffを提案する。
VegeDiffは、植物の変化過程の不確かさを確率的に捉えるために拡散モデルを使用した最初の企業である。
植生の変化の不確かさを捉え、関連する変数の複雑な影響をモデル化することで、VegeDiffは既存の決定論的手法より優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-17T14:15:52Z) - Individualized Dosing Dynamics via Neural Eigen Decomposition [51.62933814971523]
ニューラル固有微分方程式アルゴリズム(NESDE)を導入する。
NESDEは個別化モデリング、新しい治療ポリシーへの調整可能な一般化、高速で連続的でクローズドな予測を提供する。
本研究は, 総合的・現実的な医療問題におけるNESDEの堅牢性を実証し, 学習力学を用いて, 模擬医療体育環境の公開を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-24T17:01:51Z) - Dynamics of niche construction in adaptable populations evolving in
diverse environments [0.0]
ニッチ・コンストラクション(ニッチ・コンストラクション、NC)は、個人が環境を継承できる自然選択の相互プロセスである。
我々は, 可塑性, 伸縮性, ニッチ構築行動を進化させる多種多様なニッチと集団からなるシミュレーション環境において, NCについて検討した。
本研究は,NC研究のシミュレーション環境を複雑化し,多種多様なニッチを考慮し,その力学を理解するために重要であることを示唆する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-16T11:52:14Z) - Partially Adaptive Multichannel Joint Reduction of Ego-noise and
Environmental Noise [25.51080528855037]
エゴノワーズは主にロボットの内部モーターと関節によって引き起こされる。
本研究では,エゴノイズと環境騒音を協調的にモデル化する多チャンネル部分適応方式を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-27T09:40:14Z) - I am Only Happy When There is Light: The Impact of Environmental Changes
on Affective Facial Expressions Recognition [65.69256728493015]
本研究では,異なる画像条件が人間の表情からの覚醒の認識に与える影響について検討した。
以上の結果から,人間の感情状態の解釈が肯定的,否定的に大きく異なることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-28T16:28:26Z) - Differentiable Invariant Causal Discovery [106.87950048845308]
観測データから因果構造を学ぶことは、機械学習の基本的な課題である。
本稿では,不特定変分因果解法(DICD)を提案する。
合成および実世界のデータセットに関する大規模な実験は、DICDがSHDの36%まで最先端の因果発見手法より優れていることを検証している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-31T09:29:07Z) - Plasticity and evolvability under environmental variability: the joint
role of fitness-based selection and niche-limited competition [0.0]
我々は, 環境力学と適応の相互作用を, 可塑性と伸縮性の最小モデルで検討した。
環境動態が可塑性と進化性に異なる影響を及ぼし, 多様な生態ニッチの存在は, 安定した環境においても適応性に有利であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-17T18:55:13Z) - Causal Discovery in Physical Systems from Videos [123.79211190669821]
因果発見は人間の認知の中心にある。
本研究では,ビデオの因果発見の課題を,地層構造を監督せずにエンドツーエンドで検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-01T17:29:57Z) - Shape Matters: Understanding the Implicit Bias of the Noise Covariance [76.54300276636982]
勾配降下のノイズはパラメータ化モデルに対するトレーニングにおいて重要な暗黙の正則化効果をもたらす。
ミニバッチやラベルの摂動によって引き起こされるパラメータ依存ノイズはガウスノイズよりもはるかに効果的であることを示す。
分析の結果,パラメータ依存ノイズは局所最小値に偏りを生じさせるが,球状ガウス雑音は生じないことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-15T18:31:02Z)
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。