GAとニューラルネット

は非常に似ているような気がする。どちらも最適化技法だし、ニューラルネットの重み付けと選択・交叉・突然変異の過程は対応づけられそうだし、教師信号による重み変えは適応淘汰に対応していそう。また、局所最適解に陥ってしまうところも似ている。数学的に完全な対応付けはできているのだろうか。どっちかにできることは、もう一方でも実現できるのか。今日、ニューラルネットで巡回セールスマン問題が解けるという話を読んで、そう思った。GAでそれが解けることは前にやった。どっちがどのように優れているとかいう議論はあるのか。GAとニューラルネットの合成みたいなことがやられていると聞いたことがあるから、どこかにあるだろう。