論理型推論のニューラルネットワークによる実現
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概要
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Hopfield型ニューラルネットワークは, 組合せ最適化問題を高速に解くことが知られている. しかし, この能力を利用するためには, エネルギー関数をそれぞれの問題専用に設計しなければならず, 一般的な問題に適用するための枠組みは見当たらない. そこで本研究では, 論理型言語Prologが事実と規則の論理演算として表現されることに着目し, この論理演算網をHopfield型ニューラルネットワークに変換するアルゴリズムを提案する. この変換アルゴリズムにより, Hopfield型ニューラルネットワークの最適化機械としての能力をPrologで記述された論理型推論に利用できるため, その適用範囲を大幅に拡大することが期待できる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-07-01
著者
-
村越 英樹
東京都立科学技術大学
-
舟久保 登
東京都立科学技術大学大学院工学研究科電子情報系システム工学専攻
-
舟久保 登
東京都科技大
-
舟久保 登
東京都立科学技術大学電子システム工学科
-
舟久保 登
東京都立科学技術大学
-
武田 有志
東京都立科学技術大学
-
川原 英哉
東京都立科学技術大学電子システム工学科
-
菊池 之裕
東京都立科学技術大学電子システム工学科
-
村越 英樹
東京都立科学技術大学電子システム工学科
-
舟久 保登
東京都立科学技術大学工学部
-
村越 英樹
首都大
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