シグモイド状の入力-平均出力特性をもつ振動ユニットを使ったホップフィールドニューラルネットワーク
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概要
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ホップフィールドニューラルネットワークで問題とされる極小値収束の対策として,神経細胞ユニットに簡単な自己帰還回路を付加した振動ユニットを与える.振動出力の平均値は入力に依存し,その関係はシグモイド状の単調な関数となる.更にシグモイド状関数の傾きは帰還量を変えることで制御でき,帰還量ゼロで本来のホップフィールドネットワークとなる.この振動ユニットをホップフィールドと同じ4ビットA-D変換器と10都市巡回セールスマン問題に適用した結果,最適および最適に近い解を次々と出力するネットワークが構成できた.特に巡回セールスマン問題では,いくつかの解を経由した後,出発点の異なる最適解が順々に出力される周期的状態が現れた.ホップフィールドネットワークはハードウェア化により有効性が高まるが,本帰還回路は1次遅れを含む簡単な回路であり,ハードウェア化にも適している.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-01-25
著者
-
渡辺 義明
佐賀大学理工学部
-
吉野 慶一
北九州工業高等専門学校
-
渡辺 義明
佐賀大学理工学部知能情報システム学科
-
渡辺 義明
佐賀大学・理工学部
-
掛下 哲郎
佐賀大学理工学部
-
吉野 慶一
北九州工高専
-
吉野 慶一
北九州工業高等専門学校電子制御工学科
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