Вычислительные регуляторные сети Ю. Р. Цой Томский политехнический университет icon

Вычислительные регуляторные сети Ю. Р. Цой Томский политехнический университет



НазваниеВычислительные регуляторные сети Ю. Р. Цой Томский политехнический университет
Дата конвертации25.10.2012
Размер445 b.
ТипДокументы


Вычислительные регуляторные сети

  • Ю.Р. Цой

  • Томский политехнический университет

  • Томск

  • 2007


Введение

  • Адаптация и механизмы адаптации в живой природе одни из важнейших вопросов естествознания.

  • Адаптация тесно связана с понятиями: изменчивость, эволюция, самоорганизация

  • Вопросы:

  • 1. Что обеспечивает адаптацию организмов? (полинуклеотидные последовательности, окружающая среда)

  • 2. Как возникли механизмы адаптации? (точно не известно)

  • 3. Можно ли придумать аналог для искусственных систем? (точно не известно)



Введение

  • Для понимания адаптации необходимо моделировать открытые системы, так как в таких системах можно более полно рассматривать возникновение новых, непредусмотренных изначально видов взаимодействий в парах «объект-среда» и «объект-объект».

  • Данная работа – попытка автора создать основу для исследования адаптации и реализации адаптивных систем, а также попытка осмыслить, в каком направлении развиваются эволюционные вычисления.



Каверзные вопросы

  • Действительно ли нейроэволюционный (НЭ) алгоритм используется для поиска только искусственной нейронной сети (ИНС)?

  • Когда можно сказать, что закодированное в хромосоме решение представляет именно ИНС, а не что-нибудь другое?



Пример (алгоритм NEvA)



Вывод (промежуточный)

  • Можно разработать эволюционный алгоритм для поиска графов в общем виде и этот алгоритм потенциально будет применим к очень широкому кругу задач.

  • … и новые вопросы

  • 1. Как облегчить разработку такого алгоритма?

  • 2. Как кодировать решение, если необходимо найти очень большой граф? (количество вершин порядка 104 и более)



Проблемы поиска очень больших графов

  • 1. Прямое кодирование информации о графе требует много памяти.

  • 2. Сложность модификации графа и поиска решения. Использование элементарных операций (добавление/удаление вершин и ребер) не позволяет осуществлять быстрый поиск, а применение более сложных специфичных операций затруднено ввиду желаемой «общности» алгоритма.


jpg" alt="">

Что если… ?

  • Возможным решением этих проблем является использование генетического кодирования, более компактного, чем прямое представление графа, и допускающего как существенные, так и незначительные изменения структуры сети при использовании элементарных операций над этой сетью.



Генные регуляторные сети

  • Генная регуляторная сеть (gene regulatory network) - набор взаимодействующих сегментов (генов) ДНК в клетке.



Неявное «связывание» генов

  • Интересным свойством ГРС является то, что в ГРС отсутствует понятие «связи», как самостоятельной единицы. Если пренебречь конечной скоростью распределения вещества в пространстве, то для связывания двух генов необходимо и достаточно, чтобы один ген производил некоторый белок, а другой ген этот белок использовал.



Безмасштабные сети



Безмасштабные сети

  • Другие примеры:

  • 1. Интернет.

  • 2. Социальные сети.

  • 3. Сети химических реакций.

  • 4. Сети соавторства в научных публикациях.

  • 5. Экологические сети (отношение «хищник-жертва»).

  • 6. и др.



Вычислительная регуляторная сеть (ВРС)

  • Каждый узел имеет наборы входных и выходных сигналов с уникальными идентификаторами. Два узла называются связанными, если идентификаторы выходных сигналов одного узла совпадают с идентификаторами входных сигналов другого узла.



Вычислительная регуляторная сеть (ВРС)

  • Каждому узлу поставлена в соответствие функция



Вычислительная регуляторная сеть (ВРС)



Особенности ВРС

  • Неявная связанность узлов за счет использования узлами сигналов с одинаковыми идентификаторами.

  • Возможность существования множественных связей между двумя узлами.

  • Функционирование в некоторой среде, в которой могут присутствовать как сигналы, отличные от входных и выходных для данной ВРС, так и другие ВРС.



ВРС и ИНС

  • Если в узлах ВРС используются функции активации нейронов, то ВРС можно рассматривать как аналог ИНС с точки зрения вычисляемых функций, поскольку, всегда существует прямое и обратное преобразование ВРС в ИНС.



Алгоритм эволюции ВРС (SARN – Self-Adaptive Regulatory Network)

  • Особь включает в себя:

  • 1. Информацию об узлах ВРС и их параметрах (тип узла, идентификаторы входных и выходных сигналов, веса сигналов и др.)

  • 2. Вектор параметров мутации

  • 3. Вектор истории мутаций

  • Применяется турнирная селекция

  • Используется только оператор мутации

  • Реализация алгоритма (open-source): http://qai.narod.ru/ecw/



Операторы модификации (мутации) ВРС

  • Оператор изменения веса входного сигнала узла.

  • Оператор изменения веса выходного сигнала узла.

  • Оператор изменения величины спонтанной активности узла.

  • Оператор изменения типа узла.

  • Оператор изменения идентификатора входного сигнала узла.

  • Оператор изменения идентификатора выходного сигнала узла.

  • Оператор включения/выключения узла.

  • Оператор добавления/удаления входного сигнала узла.

  • Оператор добавления/удаления выходного сигнала узла.

  • Оператор добавления/удаления узла.

  • Оператор расщепления узла.

  • Каждому оператору соответствует свой параметр мутации mi



Пример работы оператора расщепления узла

  • Оператор предназначен для последовательного разделения узла и добавления новых идентификаторов сигналов с существующую сеть.



Выбор оператора мутации

  • Вероятность выбора k-го оператора

  • пропорциональна величине



Эффекты мутации

  • Несмотря на элементарность действий, осуществляемых многими из вышеперечисленных операторов, эффект может носить значительный характер для всей ВРС, поскольку эти операторы влияют не только на структуру ВРС (локальный эффект), но и на характеристики сигналов (глобальный эффект), распространяемых по ВРС.



Эксперименты



Эксперименты: XOR



Эксперименты: XOR



Эксперименты: XOR



Эксперименты: XOR



Эксперименты: Proben1



Моделирование открытых систем



Моделирование открытых систем



Заключение

  • ВРС: Что нового при сравнении с ИНС?

  • 1. Другое описание структуры (без описания связей).

  • 2. Элементарные операции (добавление/удаление узлов, изменение весов сигналов и др.) над ВРС могут носить как локальный (точечный), так и глобальный (масштабный) характер.

  • 3. Произвольные функции в узлах сети.

  • 4. Возможность описывать, не меняя кодировки, сетевые структуры с простыми модулями (за счет существования множественных выходов узлов).

  • 5. Изначальная ориентация на «существование» ВРС в некоторой сложной среде.



Заключение

  • 1. Как зависит эволюция структуры ВРС от эволюции вектора m параметров мутации и от используемых операторов?

  • 2. Можно ли провести содержательную интерпретацию работы ВРС на основании данных об изменении энергии сигналов с течением времени?

  • 3. Каким образом можно регулировать распределение степеней узлов, а также параметра кластеризации ВРС?

  • 4. Можно ли использовать ВРС для решения задач моделирования и оптимизации?

  • Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ (проект № 06-08-00840).



Спасибо за внимание!

  • Цой Ю.Р. Вычислительные регуляторные сети






Похожие:

Вычислительные регуляторные сети Ю. Р. Цой Томский политехнический университет icon«томский политехнический университет»
Реферат: «Информатизация и компьютеризация в бурении нефтяных и газовых скважин» фтпу 1-21/1
Вычислительные регуляторные сети Ю. Р. Цой Томский политехнический университет iconИнформационное письмо Томский политехнический университет
Место проведения: Международный культурный центр (мкц) Томского политехнического университета
Вычислительные регуляторные сети Ю. Р. Цой Томский политехнический университет iconМинистерство образования и науки российской федерации государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники»
«томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники» (тусур)
Вычислительные регуляторные сети Ю. Р. Цой Томский политехнический университет iconМинистерство образования и науки российской федерации государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники»
«томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники» (тусур)
Вычислительные регуляторные сети Ю. Р. Цой Томский политехнический университет iconМинистерство образования и науки российской федерации государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники»
«томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники» (тусур)
Вычислительные регуляторные сети Ю. Р. Цой Томский политехнический университет iconДата рождения: 4 июля 1979 г., Томская область, Бакчарский район, село Высокий Яр. Образование: 1996 –2001 Томский политехнический университет. Специальность: «Технология и техника разведки месторождений полезных ископаемых»
Дата рождения: 4 июля 1979 г., Томская область, Бакчарский район, село Высокий Яр
Вычислительные регуляторные сети Ю. Р. Цой Томский политехнический университет iconДокументы
1. /Майк и Цой/1985 - Домашний концерт CD1 (1)/01 - Песня Простого Человека.txt
2....

Вычислительные регуляторные сети Ю. Р. Цой Томский политехнический университет iconЭволюционирующие искусственные нейронные сети Спицын В. Г., Цой Ю. Р
Аппроксимация и моделирование. Необходимо определить с заданной погрешностью значение выходного сигнала
Вычислительные регуляторные сети Ю. Р. Цой Томский политехнический университет iconТомский университет систем управления и радиоэлектроники
Дайте определения ступенчатой, квадратной, треугольной, диагональной и единичной матриц
Вычислительные регуляторные сети Ю. Р. Цой Томский политехнический университет iconЯнковская А. Е. Томский государственный архитектурно-строительный университет
Генетический алгоритм и его модификация для формирования оптимального подмножества тестов
Разместите кнопку на своём сайте:
Документы


База данных защищена авторским правом ©podelise.ru 2000-2014
При копировании материала обязательно указание активной ссылки открытой для индексации.
обратиться к администрации
Документы

Разработка сайта — Веб студия Адаманов