論文の概要: An Artificial Neural Network Functionalized by Evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10118v1
• Date: Mon, 16 May 2022 14:49:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-29 20:26:03.255380
• Title: An Artificial Neural Network Functionalized by Evolution
• Title（参考訳）: 進化によって機能化するニューラルネットワーク
• Authors: Fabien Furfaro and Avner Bar-Hen and Geoffroy Berthelot
• Abstract要約: フィードフォワードニューラルネットワークのテンソル計算と擬似ダーウィン機構を組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。 これにより、戦略の解明、制御問題、パターン認識タスクに適したトポロジを見つけることができる。 特に、このモデルは初期の進化段階に適応したトポロジを提供し、ロボット工学、ビッグデータ、人工生命に応用できる「構造収束」を提供することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0625936401496237
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The topology of artificial neural networks has a significant effect on their performance. Characterizing efficient topology is a field of promising research in Artificial Intelligence. However, it is not a trivial task and it is mainly experimented on through convolutional neural networks. We propose a hybrid model which combines the tensor calculus of feed-forward neural networks with Pseudo-Darwinian mechanisms. This allows for finding topologies that are well adapted for elaboration of strategies, control problems or pattern recognition tasks. In particular, the model can provide adapted topologies at early evolutionary stages, and 'structural convergence', which can found applications in robotics, big-data and artificial life.
• Abstract（参考訳）: 人工ニューラルネットワークのトポロジは、その性能に大きな影響を及ぼす。 効率的なトポロジを特徴づけることは人工知能における有望な研究の分野である。 しかし、これは簡単な作業ではなく、主に畳み込みニューラルネットワークを通じて実験されている。 本稿では,フィードフォワードニューラルネットワークのテンソル計算と擬似ダーウィン機構を組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。 これにより、戦略の解明、制御問題、パターン認識タスクに適したトポロジを見つけることができる。 特に、このモデルは進化の初期段階に適応したトポロジーと、ロボット工学、ビッグデータ、人工生命に応用できる「構造収束」を提供することができる。

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