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使用考夫曼网络对动态神经网络进行抽象遗传表示。

Abstract genetic representation of dynamical neural networks using Kauffman networks.

作者信息

East I R, Rowe J

机构信息

Department of Computer Science, De Montfort University, Milton Keynes, Great Britain.

出版信息

Artif Life. 1997 Spring;3(2):67-80. doi: 10.1162/artl.1997.3.2.67.

DOI:10.1162/artl.1997.3.2.67
PMID:9212490
Abstract

Abstract (developmental) genetic representations are schemes where each genotype encodes a program for the construction of a phenotype. A new method for contriving abstract genetic representations is presented, based upon Kauffman's ideas regarding biological development [13-16]. Phenogenesis is controlled by genotype via cell replication and differentiation. Comparison is made with the earlier published methods of Gruau [9] and Kitano [18]. It is argued that greater expressive power is obtained using Kauffman networks. The new method was tested in the artificial evolution of morphology and finally successfully applied to the synthesis of structure in dynamical neural networks.

摘要

摘要

(发育)遗传表征是指每个基因型编码一个用于构建表型的程序的方案。基于考夫曼关于生物发育的观点[13 - 16],提出了一种构建抽象遗传表征的新方法。表型发生通过细胞复制和分化由基因型控制。将其与格鲁奥[9]和北野[18]早期发表的方法进行了比较。有人认为使用考夫曼网络可获得更强的表达能力。该新方法在形态学的人工进化中进行了测试,最终成功应用于动态神经网络结构的合成。

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