Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Схемы кодирования





Как отмечают большинство исследователей, центральной точкой любого метода эволюционного построения нейронных сетей является выбор генетического представления (т.е. схемы кодирования и соответствующего декодирования). Выбор представления определяет класс сетей, которые могут быть построены с помощью данного метода. Кроме того, от них зависит эффективность метода по всем параметрам.

Общие свойства генетических представлений, по которым можно оценивать и сравнивать различные методы, выделялись многими авторами. Балакришнан и Хонаван [2] предлагают использовать следующий набор свойств: полнота, замкнутость, компактность, масштабируемость, множественность, онтогенетическая приспосабливаемость, модульность, избыточность сложность.
В этой статье я не буду более подробно останавливаться на данном перечне. Краткое описание указанных свойств можно найти в [1], а более детальное — в [2]

 

В настоящее время обычно выделяют два больших класса способов кодирования: прямое кодирования (direct encoding) и косвенное кодирование (indirect encoding).

В русскоязычной литературе также встречается использование терминов «параметрическое» и «непрямое» кодирование для обозначения данного класса методов. Лично мне такой перевод кажется не очень удачным, поэтому здесь и дальше я буду использовать термин «косвенное»

 

Прямое кодирование оперирует хромосомами, представляющими некоторое линейное представление ИНС, в котором в явном виде указаны все нейроны, веса и связи ИНС. Таким образом, всегда можно построить взаимно-однозначное соответствие между структурными элементами ИНС (нейронами, связями, весами и пр.), т.е. фенотипом, и соответствующими участками хромосомы, т.е. генотипом.

Этот способ представления нейронной сети является наиболее простым и интуитивным, а также позволяет применять к полученным хромосомам уже имеющийся аппарат генетического поиска (например, операторы кроссинговера и мутации). Из наиболее очевидных минусов такой схемы кодирования можно отметить «распухание» генотипа при увеличении количества нейронов и связей ИНС и, как следствие, низкую эффективность за счет значительного увеличения пространства поиска

Справедливости ради стоит сказать, что для прямого кодирования предложены методики, целью которых является купирование вышеописанных недостатков (например, NEAT — описанный ниже)

 

Косвенное кодирование (в некоторых источниках также используется термин weak — слабые, имея в виду слабосвязанные) исповедует более «биологичный» принцип — в генотипе кодируется не сам фенотип, но правила его построения (условно говоря, некая программа). При декодировании генотипа эти правила применяются в определенной последовательности (зачастую, рекурсивно и, зачастую, применимость правил зависит от текущего контекста), в результате чего и строится нейронная сеть.

При использовании косвенных методов кодирования генетическое представление (а, соответственно, и пространство поиска для генетических алгоритмов) получается более компактным, а сам генотип позволяет кодировать модульные структуры, что дает в определенных условиях преимущества в адаптивности полученных результатов. Взамен же мы получаем практическую невозможность проследить, какие изменения в генотипе привели к заданным изменениям в фенотипе, а также множество трудностей с подбором генетических операторов, сходимостью и производительностью.

Исторически, прямое кодирование было исследовано раньше и глубже, однако ряд минусов этого подхода (см. например [4]) заставляют исследователей все более пристально присматриваться к косвенным методам кодирования. Однако по своей сути косвенные методы весьма сложны для анализа. Например, одна и та же мутация правила, расположенного в начале «программы», оказывает колоссальный эффект, а примененная к «концевым» правилам — эффекта не оказывает вовсе, а в результате — генетический поиск имеет сильную тенденцию к преждевременной сходимости. Подбор операторов кроссинговера также является нетривиальной задачей, т.к. использование стандартных бинарных операторов, как правило, приводит к частому появлению нежизнеспособных решений.

Из хороших же новостей можно отметить то, что работы в области разработки методик косвенного кодирования находятся сейчас в самом разгаре, и есть место для маневра и новых открытий — так что жаждающие научной славы читатели имеют шанс попробовать себя в этой области.




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2015-05-10; Просмотров: 436; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.013 сек.