N-Queen問題を対象としたマキシマムニューロンモデルの競合解消方式の提案
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概要
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マキシマムニューロンモデルでは, 制約条件の充足のため, 互いに素に分割されたニューロングループの中で, 最大ポテンシャル (ニューロン入力) を持つ唯一のニューロンを発火状態とする"winner-take-all" 方式を採用している. 我々は, Takefujiらによって提案されたマキシマムニューロンモデルが, 制約条件充足型の組合せ最適化問題に対して, 非常に有効なニューラルネットワーク解法を実現することを, N-Queen問題を通して明らかにしてきた. 本論文では, 複数のニューロンが同時に同一の最大ポテンシャルを有する場合の, 競合解消方式に関する提案を行う. N=500までの N-Queen 問題に対するシミュレーションにより, ニューラルネットワークの3種類の状態更新方法 (逐次, 準同期, 同期)における各方式の求解性能を評価し, "previous selection" 方式が優れていることを示す.また, 提案する競合解消方式を用いた場合の準同期式マキシマムニューロンモデルが, 大規模ニューラルネットワークのハードウェア実装に非常に適していることを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-11-15
著者
-
西川 清史
大阪大学大学院基礎工学研究科情報数理系専攻
-
西川 清史
大阪大学基礎工学部情報工学科
-
竹中 要一
大阪大学基礎工学部
-
船曳 信生
大阪大学基礎工学部
-
西川 清史
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
竹中 要一
大阪大学大学院基礎工学研究科
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