ニューラル・ネットワークの力学系による釣合不完備ブロック計画の構成
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概要
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釣合不完備ブロック計画は最もよく応用される実験計画手法の一つであり,交互作用がない場合の実験回数の節約に有用である.その構成は有限体,有限幾何,ラテン方格等を利用してなされるが,一般には簡単ではなく統一的な方法もない.また,ニューラル・ネットワークの中で,階層型ネットワークは統計的データ解析でかなり広く応用されている.一方,フィードバックのあるホップフィールド型ネットワークは,巡回セールスマン問題などの最適化問題に広く応用されているが,統計学ではほとんど使われていない.本論文ではホップフィールド型ニューラル・ネットワークの統計学への応用として,その力学系のエネルギー最小化の性質を用いて釣合不完備ブロック計画を構成する方法を考察する.
- 日本計算機統計学会の論文
- 2002-02-01
著者
-
白旗 慎吾
大阪大学大学院基礎工学研究科システム創成専攻数理科学領域
-
白旗 慎吾
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
竹内 康滋
大阪産業大学人間環境学部
-
竹内 康滋
大阪産大 人間環境
-
豊田 荘一
朝日新聞東京本社
-
白旗 慎吾
大阪大学大学院 基礎工学研究科
-
竹内 康滋[他]
神戸大学発達科学部
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