整数計画問題を解く量子化対称結合神経回路網のダイナミクス(知識処理)

概要

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量子化された飛び飛びの値をとるニューロンからなる対称結合神経回路網(量子化回路網)は,整数計画問題に適用した場合,従来の2値回路網や連続値回路網より,ニューロン数,結線数が大幅に削減でき,逐次シミュレーションにおいてはより高速に近似解を得ることが期待できることが知られている.しかし,2値回路網や連続値回路と異なり,量子化回路網ではチューニング対象となる回路網係数の値と回路網によって得られる整数計両問題の許容解や非許容解との関係が理論的に未解明であった.本論文ではまず,一般に整数計両問題を解く際の2値回路網と量子化回路網のダイナミクスの関係を解析し,両回路網の安定状態が実質上一致することを示す.これにより,上述の2値および連続値回路網に関してすでに得られている理論的結果を量子化回路網に対して援用することが可能となり,ヒッテコック問題を例にとり,量子化回路網の係数の値と回路網によって得られるヒッチコック問題の許容解と非許容解との関係を明らかにする.
一般社団法人情報処理学会の論文
2004-07-15