ブロックシーケンシャルに動作する神経回路網を用した組合せ最適化
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概要
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連続値の入出力関数をもち,離散時間でブロックシーケンシャルに状態を更新する相互結合型ニューラルネットにおいて,ネットワークのエネルギーが状態変化と共に単調減少することを保証する入出力関数の傾きと状態更新則の刻みに対する条件式を導いた.これにより,同期更新や非同期更新より一般的なブロックシーケンシャルな状態更新が,評価関数が2次形式で与えられる任意の最適化問題に適用可能となった.1例として巡回セールスマン問題へ適用し,同期更新や非同期更新に対する適用上のメリットを考察すると共に,その有効性を確認している.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-01-25
著者
-
山本 公明
オリンパス光学工業
-
白谷 文行
オリンパス光学工業株式会社
-
白谷 文行
オリンパス光学工業株式会社arc 第4研究室
-
山本 公明
オリンパス光学工業(株)
-
山本 公明
オリンパス(株)研究開発本部
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