Path: chuka.playstation.co.uk!news1.scei.co.jp!usenet From: "JI-TAN" Newsgroups: playstation.ny.resource.planning.discussion Subject: =?ISO-2022-JP?B?UmU6IBskQjxCODNFKjpuSUobKEo=?= Date: 6 Mar 1998 20:16:54 GMT Organization: JI-SOFT (http://www2k.meshnet.or.jp/~jisroom/) Lines: 90 Message-ID: <6dpljm$qsu@news1.scei.co.jp> References: <34A7B860.4DD81829@mxz.meshnet.or.jp> <34C680E3.FE2@246.ne.jp> <34CA9D86.D174D276@mth.biglobe.ne.jp> <34CAC527.B4D@246.ne.jp> <34CADEC7.CEA0E759@mth.biglobe.ne.jp> <34cb5cbcpa321@base.minoru.isl.intec.co.jp> <6afpb8$gne@news1.scei.co.jp> <34cf1002pa069@base.minoru.isl.intec.co.jp> <6ave3f$6eh@news1.scei.co.jp> <34d743f8pa171@base.minoru.isl.intec.co.jp> <6bcf62$lqo@news1.scei.co.jp> <34dc66bepa577@base.minoru.isl.intec.co.jp> <6bscv0$as6@news1.scei.co.jp> <34e53163p1537@base.minoru.isl.intec.co.jp> <6c4f9h$kic@news1.scei.co.jp> <34e8490dpd802@base.minoru.isl.intec.co.jp> <6chkcf$7vu@news1.scei.co.jp> <34ee354fpb228@base.minoru.isl.intec.co.jp> <6csmh2$ld1@news1.scei.co.jp> <34f41747pb699@base.minoru.isl.intec.co.jp> <6dk0u5$k2p@news1.scei.co.jp> <34ff4d0bpa118@base.minoru.isl.intec.co.jp> NNTP-Posting-Host: 210.130.48.9 Mime-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=ISO-2022-JP Content-Transfer-Encoding: 7bit X-Newsreader: Microsoft Internet News 4.70.1161 Minoru Matsumoto wrote in article <34ff4d0bpa118@base.minoru.isl.intec.co.jp>... +----- | ということなので、複数おおかみを揃えることを考えると、 | 局所解から容易に脱出する方法は用意しない可能性が高いです。 +----- 恐らく、ここでいう局所解というのは、 (1) <34e53163p1537@base.minoru.isl.intec.co.jp> +----- | 特定の獲物だけを追っているおおかみは、その獲物には強いが、他はからしきダメ、 | いろんな獲物を追っているおおかみは、オールマイティだが、専門家でない弱みが | ある、という状況を作りたいのです。 +----- のことを指しているんですよね？ で、 (2) <34ee354fpb228@base.minoru.isl.intec.co.jp> +----- | 一応、ダーウィンの立場をとるつもりなんで、たくさんあるゲノムのうち、 | よりよい学習ができるゲノムが生き残るイメージですね。突然変異でも違った | 性質のゲノムができますが、交叉させるといい条件を広めやすい性質が | あるらしいので、「頭のいいおおかみ」を作るのに適しているだろう、 | と予想してます。 +----- ここでいう「頭のいい」とは、「効率のよい学習則を持つ」 という理解でよろしいのでしょうか？ * う〜ん。なんだかイメージがあんまり湧かないのですが、 例えばおおかみが100頭いる場合、 100個のNNと、100個の学習則を用意する、 ということですか？ で、(1)はNNの局所解の話で、(2)はGAの話ですよね。 ここで、学習則をGAで進化させるとなると、populationが１つならば、 恐らく似たような学習則を持つおおかみが広がると思いますが、 （つまり学習則に関しても局所解に落ちる可能性がある） それはそれで構わないということでしょうか。 #僕はたぶん、NNの学習が進むに従って、全く学習しない学習則が #広がるんじゃないかと予想します。 #二重の意味で局所解に落ちるというか……。 あと、 ・同一のNNに対して、複数の学習則を用意しGAで進化 ・複数のNNを用意し、それらの構造をGAで進化 というのはよく聞きますが、 ・複数のNN＋複数の学習則 というのはあまり知らないんですが（勉強不足ですいません）、 過去に研究例があるのでしょうか？ 直感的には、構造の異なるNNの学習則を客観的に評価できる fitnessの定義、というのがピンとこないんですが。 （つまり「よりよい学習ができる」の基準） 例えば特定の環境下で効率のよい学習則、というのがあり得るとしても、 それをちゃんと評価するのってとんでもなく難しい様な……。 * う〜ん。どういったモデルなのかイマイチ分かんなくなってきました。 とりあえず、 ・各おおかみはそれぞれ行動規則と学習則を持つ ・行動規則はNNに、学習則はGAにマッピングされる ということは大体分かりましたが、 もうちょっと具体的なイメージをお聞かせ願いませんか？ #恐らく学習則は、環境への適応性のアナロジーとなり得るんだと思いますが、 #だとすると、過敏に適応しすぎて絶滅、とかいう状況も起こったりするんですかね？ #一体どんなことになるのか見当もつかないです(笑)。 ------------------------------------------------------------ Copyright 1998 (C) JI-TAN / JI-SOFT co.,ltd. 文責：辻　裕志 ------------------------------------------------------------