유전 프로그래밍에 의한 신경망 모델의 설계 및 학습 = Design and Training of Neural Network Models by Genetic Programming

국문 초록 (Abstract)

유전 프로그래밍은 트리 구조의 염색체를 유전형으로 사용하는 진화 연산 기법이다. 본 논문에서는 유전 프로그래밍 기법을 사용하여 새로운 신경망 모델을 설계하고 학습시키는 방법을 제시한다. 특히 신경망을 유전 프로그래밍에 적합한 형태로 표현하기 위한 방법과 주어진 문제 해결에 필요한 최적의 신경 회로망 구조를 진화시키기 위한 적용학습기법에 대하여 기술한다. 복잡시스템 모델링 및 예측 문제에 있어서 제안된 방법의 유용성을 실험적으로 검토한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Genetic programming is an evolutionary computation model that uses tree-structured chromosomes as genotype. This paper introduces a method for designing and training novel neural network models using genetic programming techniques. In particular, we present an encoding scheme for representing neural networks in structures suitable for genetic programming and describe an adaptive learning method for evolving optimal network architectures. The effectiveness of the method is empirically studied on the modeling and prediction of complex systems.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• 1. Introduction
• 2. Genetic Programming
• 3. Genotype and Phenotype
• 4. Genetic Programming of Neural Nets
• 5. Modeling and Predicting Complex Systems
• 6. Concluding Remarks
• References
• 저자소개