揺らぎ駆動階層型ニューラルネットによる非線形計画問題の一解法
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概要
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揺らぎによって駆動される階層型ニューラルネットを用いて, 非線形計画問題を解く手法を提案する. 揺らぎ駆動学習法は, 出力誤差, 揺らぎ源, シナプス前ニューロン群出力の積の時間平均によって結合係数を修正する. 解法は関数近似学習と最適値探索の2つのフェーズからなる. 関数近似学習フェーズでは, 揺らぎ駆動学習法を用いて, 目的関数を階層型ニューラルネットに近似学習し, 最適値探索フェーズでは, 学習後のネットワークが最適値を出力するようにネットワーク入力値を揺らぎ駆動学習法を応用した探索法によって最適化する. また, 最適化のために, 探索点が局所的最小点で停滞することなく大域的最小点へ収束が可能な, スライス-オフ制御を提案する. 最後に, 本手法の性能を局所的最小点が存在する簡単な課題に関するシミュレーションによって検証する.
- 1996-02-03
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