2018年2月期 AITCセミナー＆オープンラボ

遺伝的アルゴリズム(GA)について
2018年02月24日
先端IT活用推進コンソーシアム
クラウド・テクノロジー活用部会 リーダー
アドソル日進株式会社 荒本道隆
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遺伝的アルゴリズムとは遺伝的アルゴリズムはデータ（解の候補）を遺伝子で表現した「個体」を複数用意し、適応度の高い個体を優先的に選択して交叉（組み換え）・突然変異などの操作を繰り返しながら解を探索する。適応度は適応度関数によって与えられる。
この手法の利点は、評価関数の可微分性や単峰性などの知識がない場合であっても適用可能なことである。 必要とされる条件は評価関数の全順序性と、探索空間が位相（トポロジー）を持っていることである。
また、遺伝子の表現の仕方によっては組合せ最適化問題やNP困難な問題などのさまざまな問題に適用可能である。
ウィキペデアより

https://www.slideshare.net/kzokm/ge
netic-algorithm-41617242
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事例で遺伝的アルゴリズムを解説• やりたかったこと– 話者識別：音声ファイルを人ごとに分類したい• 準備した音声データ– 人数：6人 ｘ 読み上げるテキスト：25文 = 150ファイル– 完成したモデルを使って、さらに4人分のファイルを分類
http://www.it.ice.uec.ac.jp/SRV-DB/• まず、やってみたこと– OpenSMILE を用いて特徴量抽出• → 384個の特徴量 が出力された– 全特徴量を使ってSVM(サポートベクターマシン)で分類• 正解率が 56%• 使用する特徴量を厳選すれば、精度が上がるはず
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3出力された特徴量

http://aitc.jp/events/20170919-Seika/20170919_活動報告1_Cloud2_活動成果.pdf
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4384個の特徴量から選択• 各特徴量を「1:使用する、0:使用しない」で表現
101010101010101………………010
384個• 全組み合わせパターン数 ちなみに、
無量大数 = 1E+68– 2384 = 3.9402E+115– つまり、 2384 = 3.9 x 無量大数 x 兆 x 兆 x 兆 x 100億– 評価関数の実行を100億回/秒で実行できると仮定すると所要年数 = 3.9 x 無量大数 x 兆 x 兆 x 兆 / (86,400 * 365)

• 無理すぎる、手動で取捨選択するための知見も無い→ そうだ、遺伝的アルゴリズムを適用してみよう
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5特徴量選択：Step1• 各特徴量を「1:使用する、0:使用しない」で表現• 30個のランダムな個体を含む集団を作成
11101001010101.....................
00111000011100.....................
00000000001101.....................

30個

：
384個

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6特徴量選択：Step2• 各個体を使って評価関数の実行結果を取得する– 評価関数• 全音声ファイル（150）中、50%をﾄﾚｰﾆﾝｸﾞ用、50%をテスト用• トレーニング用でSVMのモデルを作成する• 作成したモデルを使ってテスト用データで推論する• 正解した件数を返す（最大値は75）– 実行結果11101001010101..................... → 34
00111000011100..................... → 2800000000001101..................... → 8：

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7特徴量選択：Step3• 次の世代を作成する– 上位5%の個体を選択し、交叉を行う– 20%で突然変異（mutation）を適用する
11101001010101..................... → 34
選択
00111000011100..................... → 28
選択00000000001101..................... → 8：

• 次の世代（二点交叉の例）
11101001011100.....................
00111001010100.....................
00010110101010..................... ← 突然変異

30個

：
384個

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8特徴量選択：Step4• Step2とStep3を繰り返す– Step2：評価関数の実行– Step3：世代交代• 一定の条件をクリアしたら、終了– 終了条件：1,000回繰り返す– 正解率が 56% → 98% になった

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9特徴量選択：Step5• さらに拡張– 「できるだけ少ない項目数」にしたい– 評価関数「正解件数」→「正解件数 - （0.001 * 項目数）」→ 項目数が少ない方が、評価が高くなる– 特徴量が384次元 → 11次元になった• 詳しくは、2017/9/19 AITC成果発表会の資料を参照
http://aitc.jp/events/20170919-Seika/20170919_活動報告1_Cloud2_活動成果.pdf

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OpenAI Gymへの適用• CartPole & MountainCar– 200Stepの左右の移動→ 右左左左右左......................
→ 1 0 0 0 1 0 .....................
200個– 全組み合わせパターン数• 2200 = 1.606E+60 = 1.6 那由他– 遺伝的アルゴリズムで正解パターンを探してみる• 注意事項– 初期値がランダムだと、同じ個体でも結果が変わる→ 今回は初期値を固定とする
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最新情報はハンズオンに続きます
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ハルミン
AITC非公式イメージキャラクター
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