I detta arbete introducerar vi en differentierad version av Compositional Mönster Producering Network, som kallas DPPN. Till skillnad från en standard CPPN, är topologin av en DPPN utvecklas men vikterna lärs. En Lamarckiansk algoritm, som kombinerar evolution och lärande, producerar DPPNs för att rekonstruera en bild. Vårt huvudsakliga resultat är att DPPNs kan utvecklas/tränas för att komprimera vikterna i en denoiserande autoencoder från 157684 till ungefär 200 parametrar, samtidigt som man uppnår en återuppbyggnad noggrannhet jämförbar med ett fullt uppkopplat nätverk med mer än två storleksordningar fler parametrar. DPPN:s regulariseringsförmåga gör det möjligt att återupptäcka (ungefär) konvolutionella nätverksarkitekturer inbäddade i en fullt ansluten arkitektur. Sådana konvolutionella arkitekturer är den senaste tekniken för många datorseende applikationer, så det är tillfredsställande att DPPNs är kapabla att upptäcka denna struktur snarare än att behöva bygga in den genom design. DPPNs uppvisar bättre generalisering när de testas på Omniglott dataset efter att ha utbildats på MNIST, än direkt kodade fullt anslutna autokodare. DPPN är därför en ny ram för att integrera lärande och utveckling.
Ännu närmare relaterat till vårt tillvägagångssätt är Differentiable Mönster Producering Networks (DPPNs), där strukturen utvecklas men vikterna är inlärda REF, och
Convolution by Evolution: Differentiable Pattern Producing Networks
{'venue': "GECCO '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}