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axxasusi.hatenablog.com
ニューラルネットワークとニューロエボリューションの勉強. 手始めとして,シンプルな2入力1出力,入力層と出力層だけしかないニューラルネットワークでGAにより結合重みの最適化を行う.課題は,AND,OR,XOR.ちなみにXORはこのネットワークでは絶対に分離不可能.出力層のニューロンには,常に1を与えるニューロンからも入力を受ける.これに結合重みをかけた値が出力ニューロンの閾値となる. GAの適応度は,教師値と出力値の2乗誤差の逆数.進化手法には,前世代で高い適応度を得た個体を一定数残し,それ以外はルーレット選択により選択し,突然変異として一定範囲の値を一様乱数で重みに加える. モデルのイメージ. . 結果は,次のようになりANDとORは最適化できたが,当然だがXORはできない. AND Step:0 Error:0.6515803720055237 ・・・ Step:999 Error:1
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