합성 패턴 생성 네트워크
Compositional pattern-producing network합성 패턴 생성 네트워크(CPPN)는 유전자 [1]알고리즘에 의해 진화가 유도되는 아키텍처를 가진 인공 신경 네트워크(ANN)의 변형이다.
ANN에는 대부분의 경우 S자형 함수와 가우스 함수만 포함되지만 CPPN에는 두 가지 유형의 함수와 다른 많은 함수가 포함될 수 있습니다.표준 집합의 함수 선택은 특정 유형의 패턴과 규칙성에 치우칠 수 있습니다.예를 들어 사인 등의 주기 함수는 반복이 있는 세그먼트 패턴을 생성하는 반면 가우스 등의 대칭 함수는 대칭 패턴을 생성합니다.선형 함수를 사용하여 선형 또는 프랙탈 유사 패턴을 생성할 수 있습니다.따라서 CPPN 기반 유전 예술 시스템의 설계자는 포함할 표준 기능 집합을 결정함으로써 생성되는 패턴의 유형을 편향시킬 수 있다.
게다가 일반적인 ANN과는 달리 CPPN은 가능한 입력의 공간 전체에 걸쳐 적용되어 완전한 화상을 나타낼 수 있다.이들은 함수의 합성이기 때문에 CPPN은 사실상 무한 해상도로 이미지를 인코딩하고 최적의 해상도로 특정 디스플레이를 위해 샘플링할 수 있습니다.
CPPN은 위상증가의 신경진화(CPPN-NEAT)와 같은 신경진화 기술을 통해 진화될 수 있다.
CPPN은 다음을 진화시킬 때 매우 강력한 인코딩으로 나타났습니다.
- 신경망은 HyperNEAT 알고리즘을 통해
- "PicBreeder.org"에서 2D 이미지,
- "EndlessForms.com"에서 3D 객체,
- 로봇 형태학 강체 로봇 소프트 로봇.
「 」를 참조해 주세요.
참고 문헌
- Kayvan Ghaderi; Fardin Akhlghian; Parham Moradi (2012). "A new digital image watermarking approach based on DWT-SVD and CPPN-NEAT". 2nd International EConference on Computer and Knowledge Engineering (ICCKE): 12–17. doi:10.1109/ICCKE.2012.6395344. ISBN 978-1-4673-4476-0. S2CID 19009756.
- Kenneth O. Stanley (2007). "Compositional Pattern Producing Networks: A Novel Abstraction of Development" (PDF). Genetic Programming and Evolvable Machines. 8 (2): 131–162. CiteSeerX 10.1.1.643.8179. doi:10.1007/s10710-007-9028-8. S2CID 2535195.
- Kenneth O. Stanley (2006). "Exploiting Regularity Without Development" (PDF). Proceedings of the AAAI Fall Symposium on Developmental Systems.
레퍼런스
- ^ Stanley, Kenneth O. "구성 패턴 생산 네트워크: 새로운 발전 추상화"유전자 프로그래밍 및 진화 가능한 기계 8.2 (2007) : 131-162.
외부 링크
- "PicBreeder.org" – CPPN에 의해 생성된 온라인 협업 예술은 토폴로지 증강의 NeuroEvolution과 함께 발전했습니다.
- "EndlessForms.com" – Picbreeder의 3D 버전으로 CPPN으로 인코딩되어 NeuroEvolution of Engmenting Topology와 함께 진화한 3D 객체를 대화식으로 진화시킵니다.
