進化的ルール学習における予測誤差更新式の改良

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC4-3-4

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Improvement of Prediction Error Estimation Equation for Learning Classifier System

著者名: 宮本 裕幸（横浜国立大学）,瀬川 泰雅（前所属 横浜国立大学）,白石 洋輝（横浜国立大学）,中田 雅也（横浜国立大学）

著者名(英語): Hiroyuki Miyamoto (Yokohama National University),Taiga Segawa (formally of Yokohama National University),Hiroki Shiraisi (Yokohama National University),Masaya Nakata (Yokohama National University)

キーワード: 進化的ルール学習|XCS|予測誤差|学習最適性理論|Learning Classifier Systems|XCS Classifier System|Prediction Error|Learning Optimality Theory

要約(日本語): 進化的ルール学習（XCS）で推定する予測誤差パラメータは、デルタ更新式を2回適用するために、同パラメタの収束速度が低下する問題がある。そこで本稿では、デルタ更新式を1回のみ適用する簡易的な推定方法を提案し、その理論解析を行う。実験では、理論解析を通して導出した最適な学習率を用いることで、XCSの学習速度が大幅に改善することを示す。