量子化ニューロンからなる対称結合神経回路網による整数計画法
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概要
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従来の2値や連続値ではなく, 量子化されたとびとびの値をとるニューロンからなる対称結合神経回路網を提案し, エネルギー極小点への収束性が成り立つことを示す.本回路網を整数計画問題(整数解の組合せ最適化問題)に適用することにより, 従来より, ニューロン数, 結線数が大幅に削減でき, より高速に近似解を得ることが期待できる.ヒッチコック問題に対するシミュレーションによってこれを例証する.更に, 量子化に伴うある種の揺らぎをニューロン動作に付加することにより, 回路網が局所解(エネルギー極小点)を脱出し, 最適解(エネルギー最小点)へ到達することが可能となり, 最適解が極めて高い確率で, またいっそう高速に得られることをシミュレーションで示す.このように, 量子化ニューロンからなる対称結合神経回路網は整数計画問題の最適解等の良質の解を極めて高速に得ることが期待できる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-06-25
著者
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