Traveling Local Minimums

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概要

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対称に重みづけされた相互結合型ニューラルネットワーク(以下、Hopfieldネットワークと呼ぶ)ではエネルギー関数が定義され、そのエネルギーが単調減少するように状態変化規則を定めることが可能である。このとき、ネットワークの状態変化をすすめることによってエネルギーが極小となる状態に収束することが簡単に示され、この性質を利用してHoPfieldネットワークを連想記憶や組合せ最適化問題などに応用しようとする試みが数多く提案されてきた。しかし、例えば組合せ最適化問題ではエネルギー最小の状態が解となるようにネットワークを設定するが、どの極小値に収束するかはネットワークの初期状態に依存するため、必ずしも最適解に到達するとはいえない。本稿では、エネルギー極小となる状態を局所的に探索するアルゴリズムを示し、その応用について述べる。
1990-09-04

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