Neuroeboluzio Informazioaren Ustiapena: Iragana Aztertu Etorkizun Eraginkor Baterako

• Autores: Unai Garciarena, Penousal Machado , Nuno Lourenço , Alexander Mendiburu Alberro , Roberto Santana Hermida
• Localización: Ingeniaritza eta Arkitektura: VI. Ikergazte Nazioarteko ikerketa euskaraz: 2025eko maitzaren 28, 29 eta 30 Bilbo, Euskal Herria / coord. por Olatz Arbelaiz Gallego , Ainhoa Latatu, Izortze Santin Gomez, 2025, ISBN 978-84-8438-928-6, págs. 85-92
• Idioma: euskera
• Enlaces
  • Texto Completo Libro
• Resumen
  • English

    Neuroevolutionary algorithms, using evolutionary techniques to optimize neural network structures, are computationally costly but widely applied due to their strong performance. Typically, the best-found structure is the onlyoutcome of the algorithm, while valuable residual information from the search is overlooked. This paper proposesa method to extract and leverage this information to build a metamodel that enhances future neural architecturesearches. By analyzing optimal generative adversarial network structures, a Bayesian network-based meta-modelis proposed, which can improve search initialization, and overcome local optima in structural optimization.

  • euskara

    Neuroeboluzio algoritmoak, neurona sareen egiturak optimizatzeko teknika ebolutiboak erabiltzen dituzten bilaketa automatikoak, prozedura konputazionalki garestiak dira. Hala ere, lortzen diren arkitekturen errendimendu bikainak direla eta, metodo horiek oso erabiliak dira. Neuroeboluzio-prozesuen azken emaitzatzat hartzen dena aurkitutako egiturarik onena izan ohi da, sortzen den gainerako informazio guztia baztertuz. Bilaketa horietan informazio erresidual ugari ekoizten da, eta horrek balio handiko ezagutza eskaini dezake. Lan honetan, informazio hori neuroeboluzio-prozesuetatik erauzteko eta meta-eredu bat eraikitzeko hurbilketa bat proposatzen da, etorkizuneko neurona sare bilaketetan eragin positiboa izan dezakeena. Eredu sortzaile baten neuroeboluzioan aurkitutako egiturarik onenak aztertuz, sare Bayesiar batean oinarritutako meta-eredu bat proposatzen da. Eredu honek neurona sare sendoak arinago aurkitzeko, etorkizuneko arkitektura optimizazio prozedurak hasieratzeko, edo edozein motatako egituren optimizazio prozesuei laguntzeko erabil daiteke.