Témata prací (Výběr práce)Témata prací (Výběr práce)(verze: 368)
Detail práce
   Přihlásit přes CAS
Evoluční algoritmy pro strukturální učení neuronových sítí
Název práce v češtině: Evoluční algoritmy pro strukturální učení neuronových sítí
Název v anglickém jazyce: Evolutionary algorithms for structural learning of neural networks
Akademický rok vypsání: 2009/2010
Typ práce: diplomová práce
Jazyk práce: angličtina
Ústav: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky (32-KTIML)
Vedoucí / školitel: Mgr. Roman Neruda, CSc.
Řešitel: skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd.
Datum přihlášení: 14.10.2009
Datum zadání: 14.10.2009
Datum a čas obhajoby: 13.09.2010 00:00
Datum odevzdání elektronické podoby:13.09.2010
Datum proběhlé obhajoby: 13.09.2010
Oponenti: RNDr. Petra Vidnerová, Ph.D.
 
 
 
Zásady pro vypracování
Neuroevolution traditionally deals with search space consisting of parameter values of fixed neural topologies only, however it should be able to evolve complete neural structures, as well. Several approaches for structural neuroevolution have one thing in common - a clever and indirect encoding of network topology. Student should investigate approaches by Kitano (grammatical encoding), Gruau (cellular encoding), and Stanley (NEAT), and propose an original algorithm for structural neuroevolution based on his/her research. The approach should be scalable for medium to large size networks and computationally feasible for current computers. A pilot implementation and an experimental evaluation should prove soundness of the approach.
Seznam odborné literatury
Gruau, F., Whitley, D., and Pyeatt, L.: A comparison between cellular encoding and direct encoding for genetic neural networks. In Koza, J. R., Goldberg, D. E., Fogel, D. B., and Riolo, R. L., editors, Genetic Programming 1996: Proceedings of the First Annual Conference, 81?89. Cambridge, MA: MIT Press, 1996.
Kenneth O. Stanley, Risto Miikkulainen: Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies. Evolutionary Computation 10(2): 99-127, MIT Press, 2002.
Kenneth O. Stanley, David D'Ambrosio, Jason Gauci: A Hypercube-Based Indirect Encoding for Evolving Large-Scale Neural Networks. Artificial Life journal 15(2), MIT Press, 2009.
Yao, X.: Evolving artificial neural networks. Proceedings of the IEEE, 87(9):1423-1447, 1999.
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK