組合せ最適化問題に対する離散値ニューラルネットワーク解法の安定性の一考察
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概要
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本論文では, バイナリニューロンモデルを用いたHopfield型ニューラルネットワーク (離散値ニューラルネットワーク) が, (1)自己結合を持たない (2)各ニューロンの出力の更新を非同期に行うの2条件を満たす場合に組合せ最適化問題の局所最適解に収束することを示す. また, 自己結合を持つ場合, 及び全てのニューロンの更新を同時に行う場合の離散値ニューラルネットワークの安定性について議論を行い, 離散値ニューラルネットワークが振動現象を起こす仕組みを明らかにする.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-07-24
著者
-
梅谷 俊治
大阪大学大学院情報科学研究科
-
西川 清史
大阪大学大学院基礎工学研究科情報数理系専攻
-
梅谷 俊治
大阪大学大学院基礎工学研究科情報数理系専攻
-
船曳 信生
大阪大学大学院基礎工学研究科情報数理系専攻
-
西川 清史
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
西川 清史
大阪大学大学院基礎光学研究科情報数理系専攻
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