ニューラルネットワークを用いた最適化問題における重み付けの対称性の破れとその効果(アルゴリズム理論)
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概要
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本研究ではニューロン素子に対する入力の位置関係を重視し,対称性の破れと呼ばれる見地に基づいて重み付けを行った.これによりニューラルネットワークを用いた最適化問題の解探索能力が大幅に高まることを確認した.対称性・非対称性は自然科学や数学の分野で多く議論されている.我々はニューラルネットワークを1つの力学系と見た場合,重み付けにこのようなアーキテクチャを導入することで系のダイナミクスに変化を引き起こし,局所解の脱出に寄与することが可能であると推測した.本研究ではN-Queen問題を例にとり,提案概念を適用することでどのような初期状態からでもほぼ確実に大局解け到達できることを実験的に示した.提案概念はきわめて単純な概念に基づいているため,他の最適化問題や連想記憶への応用が期待できる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-09-15
著者
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