ホップフィールド型ニューラルネットワークにおけるコスト係数の制御
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概要
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Hopfieldネットワークでは、ニューロンの状態が変化する度に、必ずエネルギーが減少することが確かめられている。我々はこのことに着目し、全ニューロンの中からエネルギー減少量が最大となるニューロンのみを選択的に状態変化させる方法を提案し、この方法を巡回セールスマン問題(TSP)へ適用した結果については、既に報告している。その結果をまとめると、「都市配置により最適なコスト係数が存在し、最適なコスト係数に設定すれば極めて高い割合で(準)最適解が得られる。」ということを示した。しかし、最適なコスト係数の設定の仕方が問題点として残されていた。本稿ではコスト係数の制御法を提案する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1992-09-28
著者
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