並列計算のモデルとしてのニューラルネット

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概要

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相互結合型のニューラルネットはHopfieldらによってTSPなどの最適化問題を近似的ながら高速に解けることが示されて以来、各種の問題に応用されてきた。本稿では、この相互結合型ニューラルネットを並列処理計算機構のモデルと考える。このような立場では、ニューラルネットは、多数のきわめて単純な演算素子が大域的記憶を持たずに、近傍との通信だけで協調して、問題を解いていると考えることができる。この相互結合型のニューラルネットによる計算を、計算量理論の立場から従来の直列型計算と比較し議論するために、その形式的モデルとして、一般的なRAM(andom Access Machine)にコ・プロセッサとしてニューラルネットを付加したモデルを提案した。このモデルの上で、ニューラルネットで解くことが有効な問題のクラスについて考えることにする。
一般社団法人情報処理学会の論文
1991-02-25

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