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Advancing evolution of artifcial neural networks through behavioral adaptation

Diese Dissertation betrifft das Lernen in künstlichen neuronalen Netzen und präsentiert einen neuen evolutionären Algorithmus (Network-Weight-based Evolutionary Algorithm, NWEA), der zusätzliche Mechanismen der Natur in Computational Evolution involviert. NWEA ist eine Lernstrategie, die Information über die Position des Individuums im Suchraum, seine Güte und ANN Topologie in dem Modifikationsmechanismus enthält. Der Grundgedanke von NWEA war eine Verhaltensadaptation neben der strukturellen Adaptation durchzuführen und damit die Verbindung zwischen Individuen und Umwelt zu ermöglichen. Der NWEA Modifikationsstrategie nutzt sowohl Genotyp als auch Phänotyp Information im Evolutionsprozess. Genotyp Information ist durch den Ausgabefehler des Netzes dargestellt. Phänotyp Information ist in der Komponente network weight integriert, die die Struktur des Netzes beschreibt und von der Gesamtzahl der verbogenen Schichten und der durchschnittlichen Anzahl der verbogenen Neuronen abhängig ist.

Titel: Advancing evolution of artifcial neural networks through behavioral adaptation
Verfasser: Davoian, Kristina GND
Gutachter: Lippe, Wolfram-M.
Organisation: FB 10: Mathematik und Informatik
Dokumenttyp: Dissertation/Habilitation
Medientyp: Text
Erscheinungsdatum: 2011
Publikation in MIAMI: 07.02.2012
Datum der letzten Änderung: 06.06.2016
Schlagwörter: Künstliche Intelligenz; Künstliche Neuronale Netze; Evolutionäre Algorithmen; Adaptation; Mutation; Klassifikation; Generalization
Sprache: Englisch
Format: PDF-Dokument
URN: urn:nbn:de:hbz:6-71459415133
Permalink: https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:6-71459415133
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